目录 9.1 Measurement Error The structure of measurement error 9.3 Mismeasured confounders 9.4 Intention-to-treat effect: the effect of a misclassified treatment 9.5 Per-protocol effect Fine Point The strength and direction of measurement bias Per-proto…

目录 8.1 The structure of selection bias 8.2 Examples of selection bias 8.3 Selection bias and confounding 8.4 Selection bias and censoring 8.5 How to adjust for selection bias 8.6 Selection without bias Fine Point Selection bias in case-control studie…

http://www.onjava.com/pub/a/onjava/2001/05/30/optimization.htmlComparing the performance of LinkedLists and ArrayLists (and Vectors) (Page last updated May 2001, Added 2001-06-18, Author Jack Shirazi, Publisher OnJava). Tips: ArrayList is faster than…

本文摘自:http://shop.oreilly.com/product/9781556159008.do EFFICIENT DEVELOPMENT Chapter 1 Welcome to Rapid Development What Is Rapid Development? Attaining Rapid Development Chapter 2 Rapid-Development Strategy General Strategy for Rapid Development Four…

This Chapter outlines the logical steps to writing a good research paper. To achieve supreme excellence or perfection in anything you do, you need more than just the knowledge. Like the Olympic athlete aiming for the gold medal, you must have a posit…

This chapter introduces some conception about kernel synchronization generally. Critical Regions: Code paths that access and manipulate shared data. Race Condition: Two threads of execution to be simultaneously executing within the same critical regi…

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere…

参考资料: https://en.wikipedia.org/wiki/Inductive_bias http://blog.sina.com.cn/s/blog_616684a90100emkd.html Machine Learning. Tom M. Mitchell 下面我认为比较关键的内容都用红色字体标注: mokuram (mokuram) 于Tue Jan 4 05:22:24 2005)提到:就是学习器在学习的时候带有的偏见.(这个说法不很准确)比如决策数分类器,很多决策数都采用…

明代思想家王阳明提出了"知行合一",谓认识事物的道理与在现实中运用此道理,是密不可分的一回事.我以为这样的中国哲学话语,对于学习者来说,极具启发意义,要细细体会.中华文明源远流长,很多做人做事的道理,孕育其中,需用心体会,并学以致用. 以"知"促"行".以"行"促"知".知行合一.--The unity of Inner knowledge and action. 在chapter 3 中提供了一个很好的实…

Chapter 2. The Structure of the Java Virtual Machine 内容列表 2.1. The class File Format (class文件的格式) 2.2. Data Types (数据类型) 2.3. Primitive Types and Values (原始数据类型和值) 2.3.1. Integral Types and Values 2.3.2. Floating-Point Types, Value Sets, and Values 2…

Reinforcement Learning: An Introduction (second edition) - Chapter 1,2 Chapter 1 1.1 Self-Play Suppose, instead of playing against a random opponent, the reinforcement learning algorithm described above played against itself, with both sides learning…

目录 10.1 Identification versus estimation 10.2 Estimation of causal effects 10.3 The myth of the super-population 10.4 The conditionality "principle" The curse of dimensionality Fine Point Honest confidence intervals Uncertainty from systematic b…

Introduction In accordance with the definition of instantaneous sound intensity as the product of the instantaneous acoustic pressure and the instantaneous particle velocity, an intensity measurement system should incorporate transducers of each of t…

机器学习中的相似性度量(Similarity Measurement) 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance). 采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否.在其他领域也经常见到它的影子, 现在对常用的相似性度量作一个总结. 目录: 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7. 夹角余弦…

CHAPTER 2 Recipe 2-1. Initializing Variables Recipe 2-2. Initializing Objects with Initializer Lists 使用初始化列表的使用 Recipe 2-3. Using Type Deduction 关于auto关键字的使用 Recipe 2-4. Using auto with Functions Recipe 2-5. Working with Compile Time Constants conste…

首先 Error = Bias + Variance Error反映的是整个模型的准确度,Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差,即模型本身的精准度,Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差,即模型的稳定性. 举一个例子,一次打靶实验,目标是为了打到10环,但是实际上只打到了7环,那么这里面的Error就是3.具体分析打到7环的原因,可能有两方面:一是瞄准出了问题,比如实际上射击瞄准的是9环而不是10环:二是枪本身的稳定性有问题,虽然瞄准的是9环,但是只打…

前几天搜狗的一道笔试题,大意是在随机森林上增加一棵树,variance和bias如何变化呢? 参考知乎上的讨论:https://www.zhihu.com/question/27068705 另外可参考林轩田老师在机器学习技法的<Blending and Bagging>中的讲解: 综上,bias反应的是模型在样本上的值与真实值之间的误差,反应的是模型的准确度.对于blending,它反应的是模型越复杂,它的bias就越小: 对于cross-validation,当训练越充分,bias就越小.…

前面两片文章讲解了通过AIDL和Messenger两种方式实现Android IPC.而本文所讲的并不是第三种IPC方式,而是对前面两种方式进行封装,这样我们就不用直接把Aidl文件,java文件拷贝到客户端了,而是为客户端提供一个aar(Anroid Archive)包.通过这个aar包对AIDL或者Messenger进行封装,最终客户端就可以像调用一般的java类一样,而不用处理通信方面的内容.(实际上书中说是要打包成jar包,但是在新建的Java Library Module中,我没能成功…

Messenger类实际是对Aidl方式的一层封装.本文只是对如何在Service中使用Messenger类实现与客户端的通信进行讲解,对Messenger的底层不做说明.阅读Android Programming: Pushing the Limits -- Chapter 7:Android IPC -- AIDL了解如何使用Aidl的方式实现服务端与客户端的通信. 在Service中使用Messenger,大部分代码还是跟Android的消息机制打交道,具体一点就是跟Handler,Mes…

仅供参考,还未运行程序,理解部分有误,请参考英文原版. 绿色部分非文章内容,是个人理解. 转载请注明:http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/17471617 Chapter 4:Exploring Structure from  Motion Using OpenCV 在这一章,我们将讨论来至运动结构(Structure from Motion,SfM)的概念,或者从一个运动的相机拍摄到的图像中更好的推测提取出来的几何结构,使用OpenCV的…

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance).采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否. 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结. 本文目录: 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7. 巴氏距离(Bhattacharyya Distance) 8. 汉明距离(Hamming dista…

以下内容参考 cousera 吴恩达 机器学习课程 1. Bias 和 Variance 的定义 Bias and Variance 对于改进算法具有很大的帮助作用,在bias和Variance的指引之下,我们可以有方向性的对算法进行改进. 模型较简单时,可能导致Bias,相反模型较为复杂的时候,容易导致high Variance. 如下图所示,随着模型复杂度的增加,训练数据集上的误差将会减小,而交叉验证集上的误差是先减小后增大.所以根据在训练集和交叉验证集上的误差大小就可以判断模型是除了bia…

深度偏移用来解决共面情况下出现闪烁的问题 通过给多边形增加一个z方向深度偏移(depth bias,z_bias),使3D空间的共面多边形看起来好像并不共面,以便它们能够被正确渲染.这种技术是很有用的,例如,我们要渲染投射在墙上的阴影,这时候墙和阴影共面,如果没有深度偏移,先渲染墙,再渲染阴影,由于depth test,阴影可能不能正确显示.我们给墙设置一个深度偏移,使它增大,例如z增加0.01,先渲染墙,再渲染阴影,则墙和阴影可以正确的显示. Depth-bias操作在clipping之后进行…

一.There is an internal error in the React performance measurement code.Did not expect componentDidMount timer to start while render timer is still in progress for another instance 二._this3._toDetail is not a function.(In ‘this3._toDetail()’,’_this3._…

<深入理解计算机系统>Chapter 7 读书笔记 链接是将各种代码和数据部分收集起来并组合成为一个单一文件的过程,这个文件可被加载(货被拷贝)到存储器并执行. 链接的时机 编译时,也就是在源代码被翻译成机器代码时 加载时,也就是在程序被加载器加载到存储器并执行时 运行时,由应用程序执行 链接器使分离编译称为可能. 一.编译器驱动程序 大部分编译系统提供编译驱动程序:代表用户在需要时调用语言预处理器.编译器.汇编器和链接器. 1.将示例程序从ASCⅡ码源文件翻译成可执行目标文件的步骤 ()运行…

<Linux内核设计与实现>Chapter 3 读书笔记 进程管理是所有操作系统的心脏所在. 一.进程 1.进程就是处于执行期的程序以及它所包含的资源的总称. 2.线程是在进程中活动的对象. 3.进程提供两种虚拟机制:虚拟处理器和虚拟内存. 4.内核调度的对象是线程,而不是进程. 二.进程描述符及任务结构 内核把进程的列表存放在叫做任务队列的双向循环链表中.链表中的每一项都是类型为task_struct的进程描述符结构,该结构定义在<linux/sched.h>文件中. 1.分配进…

PRML Chapter 2. Probability Distributions P68 conjugate priors In Bayesian probability theory, if the posterior distributions p(θ|x) are in the same family as the prior probability distributionp(θ), the prior and posterior are then called conjugate d…

PRML Chapter 1. Introduction 为了防止忘记,要把每章的重要内容都记下来,从第一章开始 2012@3@28 今天又回去稍微翻了一下第一章内容,发现第一次看的时候没有看透,每次翻都能翻出新的内容和感悟来.这主要得益于后面其他书里看到的一些内容后,再来看前面的某些话,就知道这些话不是白写的了,而是每一句都有一些深层的意义. 因此对于PRML这样的书,看一两遍是不够的,有空要多回翻 P 2 generalization的定义:The ability to categorize…

每一章标题后面插入一个“Next Section Break”,这样定稿后各章文件组合为总文件后,方程编号会自动递增,如果已经插入了默认的“Equation Chapter 1 Section 1”,选中它,用[Chapters & Sections->Modify Break...->Delete]删除.包含MathType公式的文档要在不显示格式符号(显示/隐藏格式符号的快捷键是Ctrl+Shift+8)的状态下保存(否则MathType加上的“Section Break”打印时会…

西川善司的[WITCH CHAPTER 0  cry]讲座 ~绝密开发中的史克威尔艾尼克斯的DX12技术演示全貌   注:日文原文地址: http://pc.watch.impress.co.jp/docs/topic/feature/20150529_704317.html 视频引用自youtube              今年4月末,微软的开发者大会[Build 2015]在美国的旧金山举行,在这次大会的主题演讲中,[DirectX 12世代实现的次世代图实时游戏图形,[WITCH CHA…