误差
Pytorch中的交叉熵CE和均方误差MSE分别是如何计算的？
本文主要关注输入输出的形状，通过两种标签形式探索一下其计算机制。 交叉熵损失函数 实验设置：假设采用AutoEncoder+分类器。AE负责重构图像，计算MSE。分类器通过latent vector计算23个类别的概率向量。 import torch nn as nn net = AutoEncod ......
非线性状态误差反馈NLSEF
一、作用找到一种非线性的控制组合代替传统的PID控制器的线性组合，获得更有效的误差反馈控制率，只需将误差信号换成关于误差的非线性函数如fst函数（fhan函数）和fal函数等，可实现“小误差大增益，大误差小增益”的效果。 二、理论分析有了跟踪微分器TD之后，我们就可以利用误差e1=v1-x1和误差微 ......
工程监测中振弦采集仪的精度校正与误差分析
工程监测中振弦采集仪的精度校正与误差分析 工程监测中，振弦采集仪是一种常用的测量设备，用于测量结构物的振动情况。为确保测量结果的准确性，需要对振弦采集仪进行精度校正和误差分析。 精度校正是指通过对采集仪进行实验或与已知准确值进行对比，来确定采集仪的测量误差，并对其进行修正。精度校正通常包括以下几个步 ......
nordic的nrf52系列——ADC在使用时如何校准增益误差(基于SDK)
简介：ADC在实际使用的时候都要进行误差校准，那Nordic的nrf52系列如何进行校准，如果不校准又有什么影响尼，接下来我将通过实验进行测试，验证不校准和校准的影响（本测试的基础是，默认输入阻抗和采样时间都是合理范围的，没有超标）。 测试环境： 硬件：nrf52DK（nrf52832） 软件：基于 ......
关于浮点数误差以及四舍五入
https://blog.csdn.net/Xavier_97/article/details/126931927 由于很玄学，我们考虑统一使用库函数round和自己手写round来实现最终输出整数的四舍五入和小数保留k位的四舍五入 #include <iostream> #include <cma ......
flotat浮点数类型的误差问题，float a=0.1; 2-a*a*100，和int(2-a*a*100); float的误差问题，
来在于洛谷的《深入浅出程序设计竞赛》（基础篇） #include <stdio.h> int main(){ float a=0.1; printf("%f %f\n",a,a*a); printf("%d\n",int(2-a*a*100)); printf("%.10f",2-a*a*100); ......
误差项
误差项是在统计学和机器学习中经常用来描述模型预测与真实观测之间的差异的术语。在线性回归中，误差项通常用符号 ϵ（epsilon）表示。这个项表示了模型无法捕捉或解释的因素，也就是不能被自变量完全解释的变异性。 具体来说，线性回归模型的基本形式为： 关于误差项的一些关键点： 随机性： 误差项通常被假设 ......
【Mquant】7：构建价差套利(三) ——空间误差校正模型
1. 上节回顾 【Mquant】6：构建价差套利(二)上节带领大家编写了统计套利均值回归的程序，通过历史回测发现还不能进入实盘交易状态，原因出现在手续费率上，由于加密市场手续费率较高，我们选择国内期货市场，一般期货市场手续费率可以达到万分之一，个别品种手续费率可以达到万分之0.1。这节内容，我们围绕 ......
视觉VO（10-2-1）优化- 重投影误差 数学基础 李群李代数
https://www.bilibili.com/video/BV1LT411V7zv/?spm_id_from=333.788&vd_source=f88ed35500cb30c7be9bbe418a5998ca ......
视觉VO（10-2）优化- 重投影误差
李代数表现形式 https://blog.csdn.net/weixin_49804978/article/details/121922128 由于相机位姿未知以及观测点的噪声，该等式存在一个误差。我们将误差求和，构建最小二乘问题，然后寻找做好的相机位姿，使它最小化： 该问题的误差项，是将像素坐标（ ......
R : 数据范围、数据均值、标准误差
# 创建一个示例数据向量 data <- c(10.48, 3.6, 10.15, 12.325, 10.46, 4.6, 9.4, 6.15, 11.625, 9.733333, 12, 17.5) # 计算数据的范围 data_range <- round(range(data), 3) cat ......
分类问题为什么使用交叉熵误差作为损失函数？
在分类问题中,我们通常使用交叉熵损失,而不是平方误差损失的主要原因是： 输出解释不同。分类使用概率,而回归使用具体预测值。交叉熵更适合度量概率分布之间的距离 ......
线程死循环中的sleep，误差10ms以上
线程函数里是死循环，其中需要sleep 1ms，即1ms周期执行死循环。但是经示波器测试发现至少10ms以上。 【已测试的方法】 Sleep(1); //Windows api WaitForSingleObject(hThread, 1); //Windows api std::this_thre ......
计算机舍入误差对卡尔曼滤波器的影响
本文通过对在计算卡尔曼滤波器变量时舍入误差的传播方式以及它们如何影响卡尔曼滤波器结果的精度，还有最后在给出一些例子来说明常见的失效模式 ......
Python用KNN（K-近邻）回归、分类、异常值检测预测房价、最优K值选取、误差评估可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33917 原文出处：拓端数据部落公众号 KNN是一种非参数学习算法，这意味着它不会对底层数据做出任何假设。这是一个非常有用的特性，因为大多数客户的数据并不真正遵循任何理论假设，例如线性可分性，均匀分布等等。 何时应使用KNN？ 假设您想要租一间公 ......
基于OFDM+QPSK的通信系统误码率matlab仿真,对比不同同步误差对系统误码率的影响
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.算法理论概述 1.1 OFDM 原理 OFDM 是一种多载波调制技术，将高速数据流分成多个低速数据流，每个低速数据流用不同的正交子载波传输，从而提高了频谱利用率和抗多径衰落的能力。 1.2 QPSK 原理 QPSK 是一种基于 ......
阵列误差校正
阵列校正方法及其含义 参数类的阵列校正方法通常可以分为有源校正类和自校正类。 有源校正通过在控件设置方位精确已知的辅助信源对阵列扰动参数进行离线估计 自校正类方通常根据某种优化函数对空间信源的方位与阵列的扰动参数进行联合估计。 有源校正与自校正的优缺点 有源校正：无需对信号源方位进行估计，所以其运算 ......
R语言门限误差修正模型(TVECM)参数估计沪深300指数和股指期货指数可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32511 原文出处：拓端数据部落公众号 时间序列模型的理论已经非常丰富,模型的应用也相当广泛。但现实生活中,越来越多的时间序列模型呈现出了非线性的特点,因此,研究非线性时间序列模型的理论及对其参数进行估计有着极其重要的意义。门限模型作为非线性时间序 ......
信息熵 交叉熵 交叉熵误差 条件熵 联合熵 互信息
信息熵 熵定义为信息的期望，某个待分类事物可以划分为多个类别，其中类别的信息为(为的概率)： 熵为所有类别的信息期望值： 交叉熵 交叉熵误差： 为实际的分类结果， 为预测的结果，（ 并且 ） 交叉熵误差 它有三个很好的性质： 1. 它可以真实的反应出真实分类结果和预测结果的误差 预测结果和真实分类结 ......
pytorch(3-0) 可视化训练误差折线图有
缺点 必须手动点击下关闭才能刷新最新的图，起码不会阻塞训练过程 ### 画图 训练损失 训练精度 测试精度 import matplotlib.pyplot as plt import threading import time import matplotlib.animation as anim ......
如何计算n-frame（导航坐标系）下的定位误差？
这里介绍2种计算n-frame（导航坐标系）下的定位误差方法，两种方法计算结果一致，可根据自己定位结果是XYZ，还是BLH进行选择。 假设定位结果为：ECEF下的XYZ。 方法1： 先让自己的定位结果与参考定位结果做差，得到ECEF下的误差矢量dXYZ，然后根据此历元的位置计算出e-frame to ......
神经网络中，为什么使用正则化减少泛化误差？
第一、为什么使用正则化？ 简答的说，正则化就是将n向量转换为一个标量的过程。 第二、正则化的背后是拉格朗日求极值。 函数f(x,y)在约束条件下的极值，转换在神经网络中求极值，即求损失函数的最小值。那么，为了防止权重值过大，引起的泛化误差过大的缘故，所以引入了范数。 在这里，将范数比作是一个极大的雨 ......
x86 Linux 下实现 10us 误差的高精度延时 | 软件开发 转载文章
在 Linux 下实现高精度延时，网上所能找到的大部分方法只能实现 50us 左右的延时精度。 https://mp.weixin.qq.com/s/H6TRsSAcQPGgX03rfsbxGQ 作者：董文会 （本文字数：4554，阅读时长大约：7 分钟） 在 Linux 下实现高精度延时，网上所能 ......
概率统计 - 方差，标准差（均方差），均方误差
定义 方差：描述数据与均值的偏离程度 标准差：为了更直观的描述数据与均值的偏离程度，标准差=√方差 均方误差：描述数据与真实值的偏离程度 方差计算示例 求下面一组数的方差:1 2 3 4 5a) 先求平均数(1+2+3+4+5)/5=3b) 再求各个数与均值差的平方和∑(x-E(x))2=(1-3) ......
学习笔记413—python实现BP神经网络进行预测和误差分析（附源代码）
python实现BP神经网络进行预测和误差分析（附源代码） 反向传播算法也称为BP神经网络，是一种带有反馈的神经网络反向学习方法，它可以对神经网络的各层上的各个神经元的各个神经元之间的连接权重进行不断迭代修改，使神经网络将输入数据转换成期望的输出数据 BP神经网络的学习过程由正向传播和反向传播两部分 ......
误差函数erf (转)
https://www.cnblogs.com/jiangkejie/p/15250760.html erf的定义 函数erf(x)在数学中为误差函数（也称之为高斯误差函数，error function or Gauss error function），是一个非基本函数（即不是初等函数），其在概率论 ......
基于simulink的车辆坡度与质量识别模型，扩展卡尔曼滤波，估计曲线与实际误差合理
基于simulink的车辆坡度与质量识别模型，扩展卡尔曼滤波，估计曲线与实际误差合理YID:8572645488015821 ......
数据代码分享|R语言用CHAID决策树分析花卉栽培影响因素数据可视化、误差分析
在植物学和农业科学领域，理解影响植物生长和花朵产生的因素对于提高生产效率和优化栽培方法具有重要意义。因此，对于一个包含多个变量的数据集进行全面的分析和可视化是非常有帮助的。 本研究基于一个数据集，该数据集包含了花卉栽培过程中的多种变量，其中包括数值型变量（如花朵数量、白天条件和夜晚条件）以及分类变量 ......
计算机计算浮点数出现的误差
for i in range(20): print(f" 0.1 * {i} = {0.1 * i}") 0.1 * 0 = 0.0 0.1 * 1 = 0.1 0.1 * 2 = 0.2 0.1 * 3 = 0.30000000000000004 0.1 * 4 = 0.4 0.1 * 5 = 0 ......