左志华(在读硕士) zuo.zhihua@qq.com @深圳市罗湖区 2021.1.12 ThinkPad S2 2018 Windows10 Home 关键词：SPH法；一维；启发；B样条核函数；Octave 6.1 1. 背景 从2020年1月初至5月初，我在老家呆了已经5个月了，我家人也在3月初外出返工，我一个人呆着确实无聊，还需要自己做…

SPH（光滑粒子流体动力学）流体模拟实现六：Position Based Fluid（PBF） PBF方法和前篇提到的PCISPH方法类似，都属于迭代矫正法。PCISPH是通过迭代预测压力，通过压力变化达到粒子的不可压缩性&#…

流体模拟（二） 光滑核函数： sph中涉及的光滑核可以理解为：在一定的光滑核半径内，所受的力受距离权重的影响，距离越近所受影响越大。其表现形式如图所示。 这里我们便可以将流体看成一个个粒子的集合&#…

流体模拟（二） SPH算法的数学原理： 标量场和矢量场 如果空间区域内任意一点P，都有一个确定的数f(P)，则称这个空间区域内确定了一个标量场，如果空间区域内任意一点P，都有一个确定的向量vF(P)&…

转自： https://thecodeway.com/blog/?p83 https://thecodeway.com/blog/?p139 https://thecodeway.com/blog/?p161 https://thecodeway.com/blog/?p204 SPH算法简介（一）: 数学基础 SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics)算法是一种流…

文章目录 模型性能度量误差误差期望值误差期望值公式 误差分析案例偏差 - 方差在训练集上的体现偏差 - 方差与拟合的关系如何处理 Summary 模型性能度量 在监督学习中，通过已知样本数据 ( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , y 2 ) , . . . , ( x n , y n ) (x1,y1),(x2,y2),..…

目录 1 含义 1.1 偏差 1.2 偏差和方差 2 期望泛化误差公式推导 3 权衡偏差与方差： 4 解决高偏差与高方差 参考 学习算法的预测误差, 或者说泛化误差(generalization error)可以分解为三个部分: 偏差(bias), 方差(variance) 和噪声(noise). 在估计学习算法性能…

bias：单个模型的输出结果与该训练集的真实结果之间的差异，代表的是拟合能力，俗话可以说“准确度” variance：相同分布的不同训练集训练出的模型的输出结果之间的差异，代表的是鲁棒性，直白说是一个模型面对…

Bias and variance tradeoff is everywhere 文献中bias和varience常常出现，为了混淆，特别做一次对比，帮助记忆。核心是有切当的模型复杂度，使得训练误差和测试误差得到最佳平衡，换一个说法就是欠拟合和过拟合的平衡到处都需要考虑。联想记忆 bias短，对应下图的直线长度也…

方差分析（Analysis of Variance，ANOVA）是一种统计方法，用于检验三个或更多样本均值是否存在显著差异。它基于方差的概念，通过比较样本内（组内）和样本间（组间）的变异来确定…

本人从事网路安全工作12年，曾在2个大厂工作过，安全服务、售后服务、售前、攻防比赛、安全讲师、销售经理等职位都做过，对这个行业了解比较全面。 最近遍览了各种网络安全类的文章，内容参差不齐，其中不伐有大佬倾力教学…

bias是偏差 variance是方差 我们可能听过对于简单的model，其bias会大但是variance会小；复杂的model，其bias会小，但是variance会大。 具体为什么会发生这样的情况，这边我讲一下自己的理解。 所谓偏差就是你训练出一…

目录 前言 一、功能包源码编译 二、IMU数据包准备 三、IMU标定 前言 以realsense D455相机内置IMU的标定来介绍Allan_Variance_ROS功能包进行IMU标定的整体流程以及实现效果，提供若干可能遇到问题的解决方案。 一、功能包源码编译 功能包源码暂时没有支持ROS2&…

方差分解（variance decomposition）研究发展史 1 早期技术概述1.1 方差组分分析（variance components analysis, VCA ）1.2 方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA）2 交叉嵌套数据结构和早期方差分解技术的局限性3 多层次建模方法的方差分解参考1 早期技术概述 方差分…

上集链接：李宏毅机器学习-----Regression 回顾上集： 我们尝试提升model的复杂度来优化它，虽然它在训练集中表现得很出色，但是在测试集中却没有太大提升，反而当model越来越复杂的时候，Average error就会暴增…

偏差-方差分解定理 解释了训练的数据和调控因子lamda（惩罚项里的）的作用 因为机器学习的真实目标是期望风险最小化（Expected Generalization Loss），其可以分解为三个部分 Noise：像是多项式产生数据，会给原本的sinx+noise产生数据以拟合真实的数据， Bias：hx是理论…

全文共9000余字，预计阅读时间约18~30分钟 | 满满干货，建议收藏！ 一、 引言 在机器学习领域，误差（Error）、偏差（Bias）和方差（Variance）是我们常常要面对的三个…

开源地址： https://github.com/ori-drs/allan_variance_ros 作者表示在ubuntu 20.04测试通过，本人在ubuntu 18.04 LTS也能成功运行。 使用原因 据说imu_utils效果不好，现在改用此项目库标定，kalibr适用 遇到问题 使用catkin编…

①Bias(偏差)：是各次的预测曲线的平均曲线，与真值曲线，对应各点的差的平均。 ②Variance(方差或变异数): 是资料的离散程度。是各次的预测曲线，与平均曲线，对应各点的差的平方的平均。 假设每次拟合用的样本数量恒定，分多批样本分批次进行拟合。 拟合批次(曲线)越多，平均…

“微信公众号” 本文同步更新在我的微信公众号里面，地址：https://mp.weixin.qq.com/s/Jt45CBZXDMOmEf_rIc7z9A 本文同步更新在我的知乎专栏里面，地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/38853908 目录： 1. 为什么会有偏差和方差？ 2. 偏差、方差、噪声是什么？ 3. 泛化误差、偏…