用一个模型来做预测，预测误差的来源主要有两部分，分别为 bias 与 variance ，模型的性能取决于 bias 与 variance 的 tradeoff ，理解 bias 与 variance 有助于我们诊断模型的错误，且避免 over-fitting 或者 under-fitting. 数... ...
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2016-07-08 21:28:26
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In the previous blog post you saw that there are three different approaches to representing an inheritance hierarchy and I explained Table per Hierarc ...
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2016-07-05 22:23:27
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做嵌入式开发，UART几乎是必不可少的，调试串口、GPS、GPRS、Bluetooth等模块很多都是用的UART接口。时下火热的IoT也不乏UART的身影，串口的BLE、WIFI、Zigbee、Lora等等模块，一堆一堆。前一篇提到的NUC972竟然内置了11个UART，也就可以理解了。虽然之前已基 ...
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2016-06-26 00:31:26
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Evaluating a Learning Algorithm
Desciding What to Try Next
Evaluating a Hypothesis
Model Selection and Train/Validation/Test sets
Bias vs. Variance
Diagnosing Bias vs. Variance...
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移动开发 时间：
2016-06-01 09:16:52
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Manual -- curl usage explained Related: Man Page FAQ ...
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2016-05-28 11:30:41
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理论根据：DX^2=EX^2-(EX)^2 实现: static Tuple<double,double,double> ComputeVariance2(double[] a) { double variance = 0; //方差 double sum = 0; //总和 double sum2 ...
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2016-05-26 14:44:14
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本文所讲述的是怎么样去在实践中更好的应用机器学习算法，比如如下经验风险最小化问题： 当求解最优的 时，发现他的误差非常之大，接下来如何处理来使得当前的损失函数值尽可能的小呢？这里给出以下几个选项，下面介绍的是如何在一下这些应对策略中选择正确的方法来助力以上问题。 当模型的variance比较大时，可 ...
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2016-05-24 13:31:31
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敏捷建模（AM）定义了一系列的核心原则和辅助原则，它们为项目中的建模实践奠定了基石。其中一些原则是从XP中借鉴而来，在Extreme Programming Explained中有它们的详细描述。而XP中的一些原则又是源于众所周知的软件工程学。复用的思想随处可见！基本上，本文中对这些原则的阐述主要侧 ...
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2016-05-13 08:27:19
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unit variance 方差为1 unit variance Gaussian 标准正太分布 高斯分布 conditionally independent 条件独立 ...
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2016-05-10 12:26:05
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1.数据标准化（Standardization or Mean Removal and Variance Scaling） 进行标准化缩放的数据均值为0，具有单位方差。 同样我们也可以通过preprocessing模块提供的Scaler（StandardScaler 0.15以后版本）工具类来实现这 ...
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2016-04-27 00:06:50
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