首先是float累加产生误差的原因,该部分转自:http://blog.csdn.net/zhrh0096/article/details/38589067 1.  浮点数IEEE 754表示方法 要搞清楚float累加为什么会产生误差,必须先大致理解float在机器里怎么存储的,具体的表示参考[1] 和 [2], 这里只介绍一下组成 由上图可知(摘在[2]), 浮点数由: 符号位 + 指数位 + 尾数部分, 三部分组成.由于机器中都是由二进制存储的,那么一个10进制的小数如何表示成二进制.例如…

学生党在做比赛作品,项目中需求要用到定位功能并以地图形式展现.所以思路就是用h5的geolocation 获取经纬度,通过百度地图api将经纬度转换成详细的地址以及地图.在笔记本电脑做测试,定位总有超过500米以上的误差.找资料得知原因:国内的地图产品,其地理位置大多数都进行了GCJ-02加密,即加入随机的偏差. 而html5原生的定位API获取到的地理位置,是未经加密的. 因此,为了保证html5原生的定位API获取到的地理位置在百度地图上较为准确的解析,就需要用官方提供的转换类. 由于国内地…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 决策树模型与学习 决策树(decision tree)算法基于特征属性进行分类,其主要的优点:模型具有可读性,计算量小,分类速度快.决策树算法包括了由Quinlan提出的ID3与C4.5,Breiman等提出的CART.其中,C4.5是基于ID3的,对分裂属性的目标函数做出了改进. 决策树模型 决策树是一种通过对特征属性的分类对…

大数据计算:如何仅用1.5KB内存为十亿对象计数  Big Data Counting: How To Count A Billion Distinct Objects Using Only 1.5K This is a guest post by Matt Abrams (@abramsm), from Clearspring, discussing how they are able to accurately estimate the cardinality of sets with bi…

机器学习策略 ML strategy 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.8 为什么是人的表现 今天,机器学习算法可以与人类水平的表现性能竞争,因为它们在很多应用程序中更有生产力和更可行.并且设计和构建机器学习系统的工作流程都比以往更加高效.此外,人类所做的一些任务接近于"完美",这就是机器学习试图模仿人类水平表现的原因. 图中所示的是经过一段时间后人和机器的表现. 当算法逐渐逼近人类表现时,算法的准确率快速提高.但是当这个算法表现比人类更好时,进展和精确度的提…

1.局部变量能否和全局变量重名? 答:能,局部会屏蔽全局.要用全局变量,需要使用"::" ;局部变量可以与全局变量同名,在函数内引用这个变量时,会用到同名的局部变量,而不会用到全局变量.对于有些编译器而言,在同一个函数内可以定义多个同名的局部变量,比如在两个循环体内都定义一个同名的局部变量,而那个局部变量的作用域就在那个循环体内.   2.如何引用一个已经定义过的全局变量? 答:extern 可以用引用头文件的方式,也可以用extern关键字,如果用引用头文件方式来引用某个在头文件中声…

根据Andrew Ng在斯坦福的<机器学习>视频做笔记,已经通过李航<统计学习方法>获得的知识不赘述,仅列出提纲. 1 学习建议 误差太大,如何改进? 使用更多的训练样本→解决高方差 选用更少的特征→解决高方差 选取更多的特征→解决高偏差 增加多项式特征→解决高偏差 减小\(\lambda\)→解决高偏差 增大\(\lambda\)→解决高方差 评估机器学习算法的性能 对数据进行"洗牌",然后再分成训练集和测试集.通常用70%的数据作为训练集,用剩下30%的数据…

误差来自于偏差和方差(bias and variance)   对于随机变量 X,假设其期望和方差分别为 μ 和 σ2.随机采样 N 个随机变量构成样本,计算算术平均值 m,并不会直接得到 μ (除非采样无穷多个样本点).   假设 m 和 s2 是样本均值和样本方差,由于样本都是随机抽取的,m 和 s2 也是随机的,那么如何构造的 μ  的 estimator? 如果采样很多次,每次都计算得到一个不同的 m,对这些变量 m 求期望,得到的就是对随机变量 X 的均值 μ 的估计: ,所以对随机变…

大家在使用ADC的时候,往往最关注位数,而对ADC的线性度往往会忽略. 其实这个线性度也是ADC非常重要的指标,ADC(或DAC,其实ADC也是由DAC组成的)线性度指标有两个: INL:翻译过来叫“积分非线性”,指的是ADC整体的非线性程度. DNL:翻译过来叫“微分非线性”,指的是ADC局部(细节)的非线性程度. 我们通常讲的“线性度”都是指“积分非线性”,积分非线性一般以百分比给出,或者以位数给出.举个例子:AD7705(16位)的datasheet上说有0.003%的非线性.1LSB为1…

一个 11 行 Python 代码实现的神经网络 2015/12/02 · 实践项目 · 15 评论· 神经网络 分享到:18 本文由 伯乐在线 - 耶鲁怕冷 翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:iamtrask.欢迎加入翻译组. 概要:直接上代码是最有效的学习方式.这篇教程通过由一段简短的 python 代码实现的非常简单的实例来讲解 BP 反向传播算法. 代码如下:   X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ]) y…