在機器學習中,將為了使學習成為可能所做的假設集稱為學習算法的歸納偏倚(inductive bias)。
基本介紹
- 中文名:歸納偏倚
- 外文名:inductive bias
在機器學習中,將為了使學習成為可能所做的假設集稱為學習算法的歸納偏倚(inductive bias)。
在機器學習中,將為了使學習成為可能所做的假設集稱為學習算法的歸納偏倚(inductive bias)。在機器學習中,對於不適定問題(ill-posed problem),單靠數據本身不足以找到唯一的解,因此我們需要做一些...
偏倚時間的媒介是某種意義上的個人的、宗教的、商業的、特權媒介,強調傳播者對媒介的壟斷和在傳播上的權威性、等級性和神聖性,但不利於對邊陲地區的控制。而偏倚空間的媒介是一種大眾的、政治的、文化的、普通媒介,強調傳播的世俗化、現代化和公平化,故它有利於帝國擴張、強化政治統治、增強權利中心對邊陲的統治...
誤差來源及性質 和任何其它測量一樣,航天測量船對太空飛行器的測量不可避免地會引入誤差。大體上說,航天測量船的主要誤差源包括:(1)船位誤差:它基本上是固定偏倚誤差,由它引起的目標位置誤差也是一種平移偏倚誤差,且因地球曲率而被放大,放大係數可定義為(1-1) 其中 h:目標高度;Rₑ:地球半徑。(2)船搖...
值愈小,分布愈偏倚,隨著 增大,分布趨於對稱。 (3)當 =20時分布泊松分布接近於常態分配;當 =50時,可以認為泊松分布呈常態分配。 在實際工作中,當 20時就可以用常態分配來近似地處理泊松分布的問題。關係 泊松分布與二項分布 當二項分布的n很大而p很小時,泊松分布可作為二項分布的近似,其中λ為np。
常態分配(Normal distribution),也稱“常態分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由棣莫弗(Abraham de Moivre)在求二項分布的漸近公式中得到。C.F.高斯在研究測量誤差時從另一個角度導出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性質。是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的機率分布,在統計學...
第三節多個指標數據的歸納與描述 一、交叉表 二、運用剖面指數分析交叉表 三、期望值一觀察值分析 第四節數據轉換 一、數據轉換的目的與原則 二、標準化數據 三、創建虛擬變數 四、對數據進行分段處理 五、重新賦值 第三章抽樣、誤差與加權 第一節樣本容量與抽樣誤差 一、抽樣調查的概念與意義 二、抽樣誤差的...