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查询Tags标签： 误差，共有 84条记录-
机器学习：模型评估与选择
模型评估与选择 1、经验误差与过拟合 错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例。 精度=1-错误率。 误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异。 训练误差/经验误差：学习器在训练集上的误差。 泛化误差：在新样本上的误差。 2、评估方法 ⭐留出法：直接将数…
2022/6/11 23:52:08 人评论 次浏览 -
EKF相关总结
目录ekf的功效建模方式超参不同case高速与城区global与gnss一些隐藏坑关于predict关于断track ekf的功效 能够稳定轨迹扰动 能够方便模型连track 建模方式 使用角度，不使用角度；影响的是对state的更新效率。越是直观，需要预测的参数越少，测量值之间的耦合越少，跟踪性…
2022/4/21 6:23:12 人评论 次浏览 -
经验误差、测试误差、泛化误差及其偏差-方差分解
目录引言经验误差、测试误差、泛化误差定义泛化误差的偏差-方差分解偏差-方差图解偏差-方差tradeoff模型复杂度bagging和boosting解决偏差-方差问题针对偏差：避免欠拟合针对方差：避免过拟合 引言在构建机器学习模型时，通常需要先采集数据，然后将数据分为训练集、验证集…
2022/4/12 23:16:13 人评论 次浏览 -
机器学习-吴恩达-四（神经网络代价函数反向传播计算）
多分类问题的损失函数 误差反向传播，以及通过误差计算偏导，进而计算损失函数值 随机初始化在神经网络中初始值全为0的化会导致各隐藏层激活函数相等，无法学习更多特征
2022/4/11 23:19:13 人评论 次浏览 -
学习《计算方法/数值分析》笔记
第一章 数值分析与科学计算引论 1. 误差来源与分类 模型误差（数学模型与实际问题之间出现的误差）不讨论 观测误差（由观测产生的误差，比如观测温度、长度、电压等）不讨论 数值分析只研究用数值方法求解数学模型产生的误差 ====== 当数学模型不能得到精确解时，通常要用…
2022/2/28 6:22:15 人评论 次浏览 -
Virtual Sensing Technique for Feedforward Active Noise Control 翻译
文章目录 前言前言主动噪声控制是一个有前景（promising）的技术，基于声波的叠加原理（superposition property），它可以减弱不想要的声学噪声。当一个反向声波精准的（elegantly）生成，它与噪声声波具有相同的振幅，相反的相位，ANC可以在期望地点降低噪声等级，期望地…
2022/2/7 23:52:28 人评论 次浏览 -
机器学习（十）偏差和方差问题
文章目录 Log 一、决定下一步做什么（Deciding what to try next）1. 关注的问题2. 改进算法性能的方法 二、评估假设（Evaluating a hypothesis）1. 过拟合问题2. 数据分割3. 训练和测试的步骤①线性回归②逻辑回归三、模型选择和训练、验证、测试集（Model selection an…
2022/1/28 23:07:43 人评论 次浏览 -
《机器学习》二刷超详细笔记| 第二章 模型评估与选择
博主在4月学完西瓜书时，一头雾水，觉得还是一知半解。9月开学后上完了必修的《machine learning》课程，并且自己编程实现了多种机器学习算法和论文复现后，才对机器学习有一点了解，现在再次翻阅西瓜书，很多知识点看到都豁然开朗。所以出这一系列文章，对机器学习进行回…
2022/1/26 23:09:47 人评论 次浏览 -
kahan算法
kahan 算法 kahan 算法使用来减少浮点数计算误差的。 众所周知，因为存储空间原因，浮点数之间的加法满足交换律但并不满足结合律，会有一定的误差产生。而 kahan 算法的目的是减少误差，具体方法是每一次都记录下来当前的误差，在下一个数中进行修正。 代码：float sum=0…
2022/1/26 11:05:08 人评论 次浏览 -
机器学习日记（7）
机器学习日记（7） 机器学习系统的开发与性能改进 假如你在开发一个机器学习系统，或者想试着改进一个机器学习系统的性能，你应如何决定接下来应该选择哪条道路？为了解决这一问题，我想仍然使用预测房价的学习例子，假如你已经完成了正则化线性回归，也就是最小 化代价函…
2022/1/16 6:07:21 人评论 次浏览 -
机器学习日记（7）
机器学习日记（7） 机器学习系统的开发与性能改进 假如你在开发一个机器学习系统，或者想试着改进一个机器学习系统的性能，你应如何决定接下来应该选择哪条道路？为了解决这一问题，我想仍然使用预测房价的学习例子，假如你已经完成了正则化线性回归，也就是最小 化代价函…
2022/1/16 6:07:21 人评论 次浏览 -
BP算法总结
BP算法（Back Propagation），即反向传播算法，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。BP算法会计算网络中所有权重的损失函数的梯度，这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。它的学习过程由信号的正向传播…
2022/1/15 9:03:54 人评论 次浏览 -
BP算法总结
BP算法（Back Propagation），即反向传播算法，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。BP算法会计算网络中所有权重的损失函数的梯度，这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。它的学习过程由信号的正向传播…
2022/1/15 9:03:54 人评论 次浏览 -
误差序列实验——《数值计算方法》
《数值计算方法》系列总目录 第一章 误差序列实验 第二章 非线性方程f(x)=0求根的数值方法 第三章 CAD模型旋转和AX=B的数值方法 第四章 插值与多项式逼近的数值计算方法 第五章 曲线拟合的数值方法 第六章 数值微分计算方法 第七章 数值积分计算方法 第八章 数值优化方法…
2022/1/14 6:08:59 人评论 次浏览 -
误差序列实验——《数值计算方法》
《数值计算方法》系列总目录 第一章 误差序列实验 第二章 非线性方程f(x)=0求根的数值方法 第三章 CAD模型旋转和AX=B的数值方法 第四章 插值与多项式逼近的数值计算方法 第五章 曲线拟合的数值方法 第六章 数值微分计算方法 第七章 数值积分计算方法 第八章 数值优化方法…
2022/1/14 6:08:59 人评论 次浏览
