如何使用tidycensus和tidyverse准确地聚合误差值的子组差值？ - 腾讯云开发者社区

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避坑指南：如何选择适当的预测评价指标？| 程序员评测

MAPE/MAE 混淆 —— 很多人会使用 MAE 的公式，却把它当成 MAPE。很多人会对此存在混淆。当我和别人讨论预测误差时，我会要求其明确解释预测误差是如何计算的，以免发生混淆。...但它没有考虑到原误差值（因为误差被做了平方计算），可能导致指标无法关联到原始误差值的大小范围。因此，我们不常用它作为评估预测模型精度的指标。...MAE vs RMSW：误差权重与 MAE 相比，RMSE 对每个误差值不是平等对待的，它会给大的误差更大的权重。这意味着一个过大的误差值会让 RMSE 值很差。...很明显，RMSE 把更大的注意力放在最大的误差值上，而 MAE 给每个误差值相同的权重。你可以自己尝试降低某个误差值，会发现对 RMSE 几乎不会产生影响。...你也可以通过简单的除法，把原始时间序列分解到较小的时间范围上。这一方法可以帮助你更好地使用 MAE 作为评估指标，同时对峰值做平滑处理。

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【Python量化统计】——『置信区间』全角度解析（附源码）

一般来说，我们想知道一个总体平均，但我们只能估算出一个样本的平均值。那么我们就希望使用样本均值来估计总体均值。我们使用置信区间这一指标，试图确定我们的样本均值是如何准确地估计总体均值的。...生成样本值和样本均值。 ? 简单地列出样本均值对我们来说并没有多大的作用，因为我们不知道它与总体均值的相关性如何。要获得这个相关性，我们可以计算出样本方差是多少。...较高的方差代表了较大的不稳定性和不确定性。下面我们获取样本的标准偏差值。 ? 对我们来说，这个值仍然不会有太大的意义，为了真正理解样本均值与总体均值的相关性，我们需要计算标准误差值。...标准误差是样本均值的方差的一种度量方法。标准误差值： ? 下面我们来获得置信区间为95%时的正态分布的二维图。 ? 结果如下： ?...事实上，对于一个单一的样本和由它得来的单置信区间，我们无法得出总体均值落在这个区间内的概率是多大，下面的例子说明了这一事实。 ? 如图所示： ? 深度讲解：下面使用t检验来计算置信区间。 ?

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周期性移动模式地铁乘客流量预测

接下来，我们使用时间序列分析方法，如ARIMA模型，对每个移动模式的乘客流量进行建模和预测。ARIMA模型可以考虑数据的趋势、季节性和随机性，从而提高预测的准确性。...实验结果表明，基于周期性移动模式的预测方法可以有效地预测城市地铁站点的乘客流量。与传统的预测方法相比，我们的方法在准确性和稳定性方面具有明显的优势。...✅ 综上所述，本文提出了一种基于周期性移动模式的城市地铁站点乘客流量预测方法，该方法可以帮助地铁公司更好地了解乘客流量的变化规律，并提供准确的预测结果，以支持地铁运营管理和决策。...误差值范围从 -0.5 到 4.5 左右，意味着在不同时间点，预测结果与实际乘客流量有一定的偏差。...整体趋势: 虽然存在明显的波动，但大部分误差值集中在0左右，说明ARIMA模型的预测结果在总体上是相对准确的。双曲线: 蓝色虚线: 表示ARIMA模型的预测值。

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DeepMind让AI首次在量子水平描述物质！Nature：化学领域最有价值技术之一

一方面，这意味着深度学习在准确模拟量子层面物质上大有前景；另一方面，这对于在纳米尺度探索材料、医学、催化剂等物质都具有重要影响。 DeepMind还表示，他们将开源这一成果给全球科研人员用！...在过去几十年中，它已经成为预测化学、生物学和材料中各种系统特性时最常用的方法之一。但目前这一方法仍旧存在一定局限性。一方面，它存在离域化误差。...这一框架使用了多层感知器（MLP），它能映射一组输入向量到一组输出向量。在向一个权值共享的MLP中输入自旋指数电荷密度等精密化学数据后，它可以预测局部电荷密度的增强值和局部能量密度。...在具体数据对比中，DM21的误差值都低于传统方法。也就是说，DM21可以精准地模拟复杂系统，如氢键链（hydrogen chains）、带电荷DNA碱基对和双自由基体系的过渡态。...实验结果显示，在不同基准（GMTKN55\BBB\QM9）上，DM21的绝对误差值均小于普通方法。

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plotly-express-1-入门介绍

箱体误差图在上下分别加上误差值 # 对当前值加上下两个误差值 iris["e"] = iris["sepal_width"] / 100 px.scatter(iris,x="sepal_width"...如果参数error_x_minus == None，则悬停提示内容中，显示对称的误差值；否则显示正向的误差值。...该列通常是基于元数据加工的结果，目的是统计元数据指标的误差值，一般会用元数据除以100的整数倍。 error_x_minus：指定列名。...如果参数error_y_minus == None，则悬停提示内容中，显示对称的误差值；否则显示正向的误差值。...该列通常是基于元数据加工的结果，目的是统计元数据指标的误差值，一般会用元数据除以100的整数倍。 error_y_minus：指定列名。

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莫烦Python神经网络技巧

准确度曲线，在分类问题直接看准确度曲线，在回归问题中，可以引用R2分数测量回归问题的精度，Ｆ１分数用来测量不均衡数据的精度。...（这样误差函数加上这个平方不是会误差值更大吗？？？...上图中蓝圈上的误差值是一样的，黄色的同理，蓝圈的最里面的圆心误差值最小，那么蓝黄的角点就是误差值最小（啥？？） ...交叉验证：神经网络有很多参数，那么哪个参数可以更有效的解决问题，通过交叉验证，看误差值或者精确度，横坐标是网络的层数或者其他参数。 ?...获取更多数据；更换评判方式：常用的就是误差、准确度等，但在不均衡数据这个并不准确。

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JUnit学习

使用JUnit官方提供了几种方法，一是手动导入jar包，但在手动导入jar包的时候一定要记得导入两个包： image.png 我们这里使用junit-4.12.jar和hamcrest-core-1.3...@Test就是具体的测试方法。我们看到一个assertEqueals静态方法第一个参数表示期望值，第二个参数表示实际值，第三个参数表示误差值。...方法已经被替换，新增加了一个误差值参数。...，为什么会新增一个误差值呢？...因为double类型浮点数运算并不一定是“绝对准确”的，所以新增一个误差值，这个误差值的范围在期望值和实际值之间。什么意思呢？

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一日一技：在 Python 里面，如何正确判断两个浮点数相等

所以，当我们要判断两个数是否相等时，只需要判断这两个数的差值是否小于某一个特定的值即可。...如果差值的绝对值小于这么小的一个精度值，不就说明可以判断他们相等吗？...但是我们一开始就说明了，两个浮点数不能使用==来判断是否相等，所以这里abs(a - b) == precision得到的结果本来就是不准确的，怎么可以用不准确的结果来说明另一个不准确的结果？...，就是要求 a 和 b绝对相等，不能有误差，此时可以使用==来进行判断。...： math.isclose默认的误差值是，你也可以增加一个参数人工指定： >>> math.isclose(0.1 + 0.2, 0.3, rel_tol=1e-5) 这里设定误差值为。

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线性回归算法是什么

如下表所示：图3：数据集样本当然上述样本数量远远不足，如果想要更加准确的预测就要收集更多的数据，至少保证 100 条样本。...其实它和 Y=wX + b 是类似的，只不过我们这个标量公式换成了向量的形式。...转置操作的目的是为了保证第一个矩阵的列数（column）和第二个矩阵的行数（row）相同，只有这样才能做矩阵乘法运算。...其实计算单个样本的误差值非常简单，只需用预测值减去真实值即可：单样本误差值 = Y1 - Y 但是上述方法只适用于二维平面的直线方程。...在线性方程中，要更加复杂、严谨一些，因此我们采用数学中的“均方误差”公式来计算单样本误差：公式是求“距离”因此要使用平方来消除负数，分母 2 代表样本的数量，这样就求得单样本误差值。

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机器学习入门 8-3 过拟合与欠拟合

为了避免这种歧义，老师使用了均方误差指标来衡量数据拟合的结果，这是因为不论是线性回归还是多项式回归此时都是对同样一组数据进行拟合，所以即使使用不同的方法进行拟合得到的均方误差指标是具有可比性的，同时使用均方误差作为衡量指标也方便在下一小节绘制学习曲线...对于上面的非线性数据集使用线性回归得到的均方误差值为3.07，而使用多项式回归得到的均方误差值为1.09，很显然使用多项式回归要比使用线性回归要好很多。...得到的均方误差值为1.05，得到的这个值比前面degree设置为2的时候还要好，这就说明将degree传入10之后，训练出来的模型对于原始的数据来说，预测结果比degree值为2的效果要好。...，使得整体均方误差拟合的误差值为0，当然如果让这个拟合的结果为0的话，相应的多项式的次数degree取值一定是非常高的。...点赞噢下一小节会介绍如何识别出过拟合以及欠拟合，还有之前一直使用的train_test_split方法将原始数据集划分为训练数据集和测试数据集背后更重要的意义。

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ElasticSearch里面关于日期的存储方式

下面散仙先普及下时区的知识，想必大家也不陌生学过地理的同学都知道全球有24个时区每个时区的跨度是经度15度，相较于两地时间表，可以显示世界各时区时间和地名的世界时区表（World Time），就显得精密与复杂多了...，通常世界时区表的表盘上会标示着全球24个时区的城市名称，但究竟这24个时区是如何产生的？...其误差值必须保持在0.9秒以内 CST= GMT + 8 =UTC + 8 从上面可以看出来中国的时间是等于UTC时间+8小时，es默认存储时间的格式是UTC时间，如果我们查询es然后获取时间日期默认的数据...此外在使用Java Client聚合查询日期的时候，需要注意时区问题，因为默认的es是按照UTC标准时区算的，所以不设置的聚合统计结果是不正确的。.../Shanghai代表北京的时区，这样才能获取正确的聚合结果 curl方式如下： Java代码如下：上面的这个例子，基本涵盖了日期聚合核心功能，其中时区和偏移量时两个非常有用的而且需要特别注意的参数

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一文爱上可视化神器Plotly_express

[007S8ZIlgy1gfmxh23atuj30nf08n0sx.jpg] 使用内置数据集Gapminder 如何使用内置数据集选择数据 gapminder = px.data.gapminder...如果参数error_x_minus == None，则悬停提示内容中，显示对称的误差值；否则显示正向的误差值。...该列通常是基于元数据加工的结果，目的是统计元数据指标的误差值，一般会用元数据除以100的整数倍。 error_x_minus：指定列名。...如果参数error_y_minus == None，则悬停提示内容中，显示对称的误差值；否则显示正向的误差值。...该列通常是基于元数据加工的结果，目的是统计元数据指标的误差值，一般会用元数据除以100的整数倍。 error_y_minus：指定列名。

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机器学习笔记之线性回归最小二乘法(公式推导和非调包实现)

0x00 概述博主前面一篇文章讲述了二维线性回归问题的求解原理和推导过程，以及使用python自己实现算法，但是那种方法只能适用于普通的二维平面问题, 今天博主来讲一下线性回归问题中更为通用的方法,也是我们实际开发中会经常用到的一个数学模型...,常用的解法就是最小二次乘法和梯度下降法.博主今天对最小二乘法进行推导并使用Python代码自定义实现,废话不多说,开始吧: 0x01 公式推导假如现在有一堆这样的数据 , 然后我们已经通过某种方式得到了数据所对应的模型...其中 ω 的值代表误差值.现在不妨我们再来将训练数据换一下变成 ?...上面这个函数方程即表示我们的拟合曲线,再结合我们前面分析的误差结论可知(因为误差值可正可负,这里加减就无所谓了): ? ?...我们可以把图中的横坐标想作误差值,而纵坐标想成概率值,那么从图中我们可以发现一个很有意思的规律,误差值的绝对值越大那么它出现的概率反而会越小越趋近于0,误差值在0附近时可以看它们出现的概率是最大的,也就是说那种极大或者极小的误差值是占少数的

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硅谷网红从基础教深度学习中的数学，视频演示不可错过

雷锋字幕组为大家最新译制了 Siraj 深度学习系列，从机器学习和神经网络架构类型到数据可视化、小样本学习等从基础到应用的技巧，争取带领希望掌握神经网络的神奇魔力和想成为深度学习工程师的大家伙早日入坑！...我们的模型第一次预测值是不准确的。为了改进预测结果，我们首先需要精确地量化我们的预测误差。我们将通过评价误差或者说是损失值，来实现这一步骤。误差用来刻画预测输出值与实际值的差异大小。...我们要尽可能地使误差最小化，可以直观地把这个过程看成是把一个球放进碗里，那么最小误差值可能看成是布碗底。 ? 当我们把球放入碗里，我们计算每个可能位置的梯度。...如果梯度为负，我们向右边移动球；如果为正时，则我们向左边移动球同时我们用梯度相应地更新我们的权值。我们会持续重复这个过程直到梯度为 0。这样会让我们得到最小的误差值。这个过程被称为梯度下降法。...Siraj Raval 是 YouTube 极客网红，曾任职于 Twilio 和 Meetup，客户包括 Elon Mask 和 Google，教大家如何使用机器学习开发聊天机器人、无人驾驶车、AI 艺术家等视频点击量累计数百万

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独家 | 机器学习中的损失函数解释

让我们更深入地研究损失函数是如何工作的。损失函数如何工作尽管损失函数有不同类型，但从根本上来说，它们都是通过量化模式预测与数据集中实际目标值之间的差异来运行的。这种数值量化的官方术语是预测误差。...与均方误差 (MSE) 不同，MAE不会对差值进行平方，而是以相同的权重对待所有误差，无论其大小如何。...为了两全其美，使用者也应该考虑 Huber Loss函数，该函数同时具有惩罚具有低误差值的异常值，并降低模型对具有大误差值异常值的敏感性的特点。计算效率计算资源是机器学习、商业和研究领域的商品。...如前所述，数据集中的异常值会影响损失函数中使用的误差值，具体取决于所使用的损失函数。异常值对损失函数的影响会传播到机器学习算法的学习过程的结果，这可能会导致机器学习算法或模型出现有意或无意的行为。...例如，均方误差MSE会惩罚导致大误差值/项的异常值；这意味着在训练过程中，模型权重会被调整以学习如何适应这些异常值。

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人工智能机器学习底层原理剖析,人造神经元,您一定能看懂,通俗解释把AI“黑话”转化为“白话文”

最后说说f 也就是激活函数，激活函数通常具有非线性的特性，这使得神经网络能够拟合非线性的复杂函数，从而提高其性能和准确度。 ...它通过将每个输入值乘以其对应的权重，加上偏置值，得到神经元的加权和。最后，函数返回这个加权和作为神经元的输出值。使用这个函数时，可以将输入数据和权重作为参数传递给它。...我们就骄傲地使用Golang。 ...接下来，函数根据误差值和学习率更新神经网络的权重和偏置。在更新权重时，需要根据神经元所在的层来选择更新的权重类型（输入层、隐藏层或输出层），然后根据误差值和输入数据或上一层神经元的输出值来更新权重。...在更新偏置时，只需要根据误差值和学习率来更新即可。总的来说，这个函数实现了反向传播的所有步骤，可以用于训练神经网络并提高其准确度和性能。

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反向传播算法详解和Python代码实现

本文通过理论和代码相结合的方式详细讲述了反向传播算法的原理和实现。作者：Great Learning Team deephub.ai翻译组译神经网络什么是反向传播？反向传播是如何工作的？...之后，测量输出响应与期望输出与误差值的比较。之后，我们根据测量的误差值调整连接权重。在深入研究反向传播之前，我们应该知道是谁引入了这个概念以及何时引入。...简单地说，每次前馈通过网络后，该算法根据权值和偏差进行后向传递，调整模型的参数。典型的监督学习算法试图找到一个将输入数据映射到正确输出的函数。...为此，我们将使用Iris数据（鸢尾花卉数据集），该数据包含诸如萼片和花瓣的长度和宽度之类的特征。在这些帮助下，我们需要确定植物的种类。...accuracy_training = (1 - error) * 100 现在让我们直观地看一下如何通过减少误差来提高准确度。

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NVIDIA Jetson边缘设备助力台北荣总医院洗肾中心打开“精准医疗”大门

随着医疗行业的飞速发展，如何能针对每位患者的病情和个体差异，快速、精确地选择适合的诊疗方案，成为了人们关注的新焦点。...在临床实践中，如何最大化病患问诊效率和利益，具备个性定制化的“精准医疗”已然成为了行业发展的重大趋势。在不断涌现的大数据、AI人工智能等先进技术的帮助下，医疗领域也迎来了优化革新的大好机遇。...当时，北荣团队介接的临床数据及洗肾机参数高达200 组，他们进一步研究，找出与心脏衰竭最相关的10 组参数来训练模型，亦作为风险预测仪表板上的关键因子。...经过数个月训练，洗肾心衰风险预测AI 准确率达到90%，并能准确预测患者洗肾后的干体重，将过去平均200 克的误差值缩小为40 克，误差值大幅下降80%。...朱原嘉博士指出，该装置使用SAS EDGE IOT解决方案，其中具备完整的Nvidia GPU CUDA 和TensorRT 函式库供开发者使用，且开发语言一致性高，开发者要将AI 模型部署在边缘装置执行时

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27个问题测试你对逻辑回归的理解

A)线性回归误差值必须是正常分布的但在逻辑回归的情况下并非如此。 B)逻辑回归误差值必须是正常分布的但是在线性回归的情况下并非如此。 C)线性回归和逻辑回归误差值必须是正常分布的。...D)线性回归和逻辑回归误差值都不是正常分布的。...答案:A 只有A是正确的，请参阅本教程 https://czep.net/stat/mlelr.pdf 16)在使用高(无限)正则化的情况下，偏差会如何变化?...假设你已经在两个散点图给出 “a”和“b”两个类(蓝色表示为正类，红色为负类)。在散点图a中，你使用逻辑回归(黑线是决策边界)正确地分类了所有的数据点。...24)如果你想对同样的数据进行逻辑回归分析，这些数据会花费更少的时间，而且会给出比较相似的准确性(可能不一样)，那么你会怎么做呢? 假设你正在使用一个大型数据集的逻辑回归模型。

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【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 2 - 改善深层神经网络 - 第二周作业

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避坑指南：如何选择适当的预测评价指标？| 程序员评测

【Python量化统计】——『置信区间』全角度解析（附源码）

周期性移动模式地铁乘客流量预测

DeepMind让AI首次在量子水平描述物质！Nature：化学领域最有价值技术之一

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莫烦Python神经网络技巧

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线性回归算法是什么

机器学习入门 8-3 过拟合与欠拟合

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独家 | 机器学习中的损失函数解释

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反向传播算法详解和Python代码实现

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27个问题测试你对逻辑回归的理解

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