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查询Tags标签： 误差，共有 84条记录-
Python可视化（matplotlib）图像之误差可视化（Visualizing Errors）
Python可视化（matplotlib）图像之误差可视化（Visualizing Errors）目录 Python可视化（matplotlib）图像之误差可视化（Visualizing Errors） 普通误差图
2021/7/29 9:05:57 人评论 次浏览 -
第二章 模型评估与选择
2.1 经验误差与过拟合 1.误差 2. m个样本样本，a个分类错误 错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例 E=a/mE = a / m E=a/m 准确率、精度： 1−E1-E 1−E 我们实际希望得到的是在新样本上模型表现好的学习器。降低经验误差很容易，有些经验误差甚至为0，遗憾的是大多数…
2021/7/17 6:08:17 人评论 次浏览 -
第二章 模型评估与选择
2.1 经验误差与过拟合 1.误差 2. m个样本样本，a个分类错误 错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例 E=a/mE = a / m E=a/m 准确率、精度： 1−E1-E 1−E 我们实际希望得到的是在新样本上模型表现好的学习器。降低经验误差很容易，有些经验误差甚至为0，遗憾的是大多数…
2021/7/17 6:08:17 人评论 次浏览 -
训练时，训练误差、精度，和验证误差、精度，都保持不变，是个固定值（难受），这是为啥呢？
使用 TensorFlow with Keras，按照《Python 深度学习》（《Deep Learning with Python》）文本和序列处理那章，使用一维卷积Conv1D进行IMBD电影评论情感分类，下面是书里的代码：结果，运行的时候，出现了训练误差和精度、验证误差和精度都保持不变的情况：我惊呆了！训练…
2021/7/17 6:08:11 人评论 次浏览 -
训练时，训练误差、精度，和验证误差、精度，都保持不变，是个固定值（难受），这是为啥呢？
使用 TensorFlow with Keras，按照《Python 深度学习》（《Deep Learning with Python》）文本和序列处理那章，使用一维卷积Conv1D进行IMBD电影评论情感分类，下面是书里的代码：结果，运行的时候，出现了训练误差和精度、验证误差和精度都保持不变的情况：我惊呆了！训练…
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李宏毅《机器学习》学习笔记3
误差 模型的误差来源有两个，分别是误差（bias）和方差（variance）。不同复杂程度的模型倾向于不同的误差类型，复杂度较低的模型的方差较小，也就更集中，但是偏差较大，易欠拟合；复杂模型离散程度更大，但偏差小，易过拟合。我们要做的，就是在两种误差中权衡，找出相…
2021/7/17 6:06:54 人评论 次浏览 -
李宏毅《机器学习》学习笔记3
误差 模型的误差来源有两个，分别是误差（bias）和方差（variance）。不同复杂程度的模型倾向于不同的误差类型，复杂度较低的模型的方差较小，也就更集中，但是偏差较大，易欠拟合；复杂模型离散程度更大，但偏差小，易过拟合。我们要做的，就是在两种误差中权衡，找出相…
2021/7/17 6:06:54 人评论 次浏览 -
【目标跟踪】基于matlab Kalman目标跟踪【含Matlab源码 1119期】
一、简介 运动物体跟踪实际上就是对运动物体位置的测量和估计，和称小兔兔体重一样，我们也有两个渠道可以知道运动物体的位置，一个是我们观察到的，目标A在的某一帧图像的某个坐标点，另一个是我们根据前面几帧里目标的运动情况估计出来的，这个估计是假定目标运动是光滑…
2021/7/9 11:36:01 人评论 次浏览 -
【语音合成】基于matlab线性预测系数和预测误差语音合成【含Matlab源码 564期】
一、简介 基于matlab线性预测系数和预测误差的语音合成 二、源代码 clear all; clc; close all;[x, fs] = audioread(girl.wav); % 读入数据文件 x=x(:,1); sound(x,fs) pause(4); x=x-mean(x); % 消除直流分量x=x/max(abs(x)); …
2021/6/27 17:20:33 人评论 次浏览 -
2021-06-16
#BP神经网络的快速理解 ##引言 理解bp神经网络，这里不讨论那些复杂的生物学和神经科学。其实很简单，从下面三个例子里面可以了解。我们人类之所以可以让飞机上天，是因为”学习“了从理论力学，信号系统再到导航控制的一系列知识。 作家之所以可以写出伟大的著作，那是…
2021/6/16 18:52:21 人评论 次浏览 -
RationalDMIS 7.1 测针的校准和选择分析
RationalDMIS 7.0测针技术规格（基础知识） RationalDMIS7.0柱测针的配置及校验 RationalDMIS检查程序中的测头文件、测针角度是否存在,自动添加程序运行需要的角度。 在机件加工中，必须对产品进行检验，以确保产品尺寸误差处于合理范围内，符合装配要求。测量误差是客…
2021/6/15 10:26:23 人评论 次浏览 -
TEQC GNSS数据质量分析算法
文章目录 TEQC应用TEQC算法1. 电离层误差变化率检测周跳2. MP1（L1伪距多径值）、MP2（L2伪距多径值） 总结TEQC应用 TEQC是由UNAVCO Facility研制的为研究GPS 监测站数据服务的公开免费软件，软件在快速、多角度、全方位的分析观测数据方面具有强大的优势。TEQC应用的例子…
2021/6/14 22:21:08 人评论 次浏览 -
误差、方差、偏差、噪声、训练误差+验证误差、偏差方差窘境、错误率和误差、过拟合与欠拟合
误差、方差、偏差、噪声、训练误差+验证误差、偏差方差窘境、错误率和误差、过拟合与欠拟合目录
2021/6/4 10:25:20 人评论 次浏览 -
BP网络算法-预测配餐模型（附源码）
误差逆传播算法（error back propagation）简称BP网络算法。而一般在说BP网络算法时，默认BP神经网络是一种多层前馈神经网络，该网络的主要特点是信号向前传递，误差反向传播。在向前传递中，输入信号是从输入层经隐含逐层处理，直至输出层。每一层的神经状态只影响下一层…
2021/5/13 20:28:53 人评论 次浏览 -
【预测模型】基于matlab BP神经网络停车位预测【含Matlab源码 765期】
一、简介 1 概述 BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文 Learning representations by back-propagating errors 。 BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神…
2021/5/8 1:25:47 人评论 次浏览
