方法誤差與舍入誤差 方法誤差 　　在用數學模型去預測某個值的時候，由於選取的數學模型產生的誤差 　　例如使用泰勒展開式求取近似f(x)時，其對應的拉格朗日余項即為方法誤差 舍入誤差 　　計算機進行數值計算時產生的誤差，然后計算時產生的新誤差 　　比如用計算機用3.14去近似pi ...

任意方程求根 簡介 方程和函數是代數數學中最為重要的內容之一，從初中直到大學，我們都在研究着方程與函數，甚至我們將圖形代數化，從而發展出了代數幾何、解析幾何的內容。而在方程與函數中，我們研究其性質 ...

目標： 快速理解什么是混淆矩陣， 混淆矩陣是用來干嘛的。 　　 首先理解什么是confusion matrix 看定義，在機器學習領域，混淆矩陣（confusion matrix），又稱為可能性表格或是錯誤矩陣。它是一種特定的矩陣用來呈現算法性能的效果，通常是監督學習（非監督學習 ...

目錄 誤差的來源和分類 誤差的分類 參考 誤差的來源和分類 誤差的分類 這兩種不是數值分析的重點內容，主要是不可避免的，所以不考慮。下面的才是實際上重點關注的內容。 截斷誤差和舍入誤差的區別在於截斷誤差是我們主觀上選 ...

說明： 1.數值分析主要研究的是計算誤差，截斷誤差和舍入誤差是本課程的主要研究內容。在實際工程中，我們得到的基本都是近似值，而不是精確值，因此誤差，伴隨着整個分析過程。 2.誤差的傳遞，近似值帶入函數得到的是近似函數值，精確值帶入函數得到的是函數精確值。絕對誤差=近似值-精確值 ...

主成分分析 (principal component analysis, PCA) 是投影法的典型代表。投影法是指將高維的數據向低維投影，投影的方向可通過特征值分析等方法來確定。 具體來說，假設我們有一個具有 \(n\) 維特征的數據集，共有 \(m\) 個樣本點，我們希望這 \(m\) 個樣本 ...

一、Linear Regression 線性回歸是相對簡單的一種，表達式如下 其中，θ0表示bias，其他可以看做weight，可以轉換為如下形式 為了更好回歸，定義損失函數，並盡量縮小這個函數值，使用MSE方法（mean square equal） 縮小方法采用梯度下降 ...

熟話說,'巧婦難為無米之炊'，數據和特征就是'米'，模型和算法則是'巧婦'，沒有充足的數據、合適的特征，再強大的模型結構也無法得到滿意的輸出，為了更好的使用模型，必須先對數據有個正確的認識，本博將對數據分析的三種方法(描述性統計，數據可視化和相關性系數)進行總結,為數據預處理准備 1. ...