7.4 控制成本 控制成本是监督项目状态，以更新项目成本和管理成本基准变更的过程。 主要作用 在整个项目期间保持对成本基准的维护。本过程需要在整个项目期间开展。 项目成本控制 要更新预算，就需要了解截至目前的实际成本。只有经过实施整体变更控制过程的批准，才可以增加预算
6.6 控制进度 控制进度是监督项目状态，以更新项目进度和管理进度基准变更的过程。 主要作用 是在整个项目期间保持对进度基准的维护，且需要在整个项目期间开展。 要更新进度模型，就需要了解迄今为止的实际绩效。进度基准的任何变更都必须经过实施整体变更控制过程的审批。控制进度
假设这就是数据集，如果给这个数据集拟合一条直线，可能得到一个逻辑回归拟合，但它并不能很好地拟合该数据，这是高偏差（high bias）的情况，我们称为“欠拟合”（underfitting）。 相反的如果我们拟合一个非常复杂的分类器，比如深度神经网络或含有隐藏单元的神经网络，可能就非常适用于这个数
来自Amazon，google，Meta, Microsoft等的面试问题，问题很多所以对问题进行了分类整理，本文包含基础知识和数据分析相关问题 基础知识 1、什么是数据科学?列出监督学习和非监督学习的区别。 数据科学是各种工具、算法和机器学习方法的混合，其目标是从原始数据中发现隐藏的模式。这与统计
这篇文章再仔细看一下 https://mp.weixin.qq.com/s/w2U5GBPLmWTDSFKBGaViQQ 《多任务学习经典品读：MMoE 应用篇》 优化的多个目标往往不同，有时相互冲突。例如，除了点击观看视频(ctr)外，我们可能还想推荐给用户评价较高或者更可能个朋友分享的视频。 系统中经常存在隐性偏见。例如
前言 本文以自己的学习过程总结而来，将自己的经验写出来以供大家一起学习，如有错误请多指教 一、PID是什么？ PID就是比例、积分、微分，PID算法可以说是在自动控制原理中比较经典的一套算法，在现实生活中应用比较广泛。 二、PID原理 常规的模拟 PID 控制系统原理框图如下图所示： 从上图
1.一个项目已经支出350万美元，现在已经完成400万元美元的工作。该项目的计划价值（PV）为800万美元。主题专家（SME）估算还需要600万美元来完成该项目。完成该项目的技术方法不再有效。当前的完工估算（EAC）是多少？ A.800万美元 B.950万美元 C.1000万美元 D.1150万美元 2.创建项目章程的项目发
前言 博主是工业互联网行码农一枚，虽然不是算法工程师和自动化方向的，但经常参加同事介绍控制算法原理的培训，慢慢的对小部分控制算法有一定了解，其中使用频率最高的控制算法非PID莫属。很多同学在学习PID的时候，会被繁杂的数学公式吓倒，今天我们就抛开数学公式，用逻辑和例子给大家讲明白
目录引言经验误差、测试误差、泛化误差定义泛化误差的偏差-方差分解偏差-方差图解偏差-方差tradeoff模型复杂度bagging和boosting解决偏差-方差问题针对偏差：避免欠拟合针对方差：避免过拟合 引言 在构建机器学习模型时，通常需要先采集数据，然后将数据分为训练集、验证集、测试集。训
1.项目风险监控的内涵 项目风险监控(risk monitoring and control)就是通过对风险规划、识别、分析、应对全过程的监督和控制，保证风险管理达到预期的目标，是项目实施中一项重要工作。 其目的是考察各种风险控制行动产生的实际效果，确定风险减少的程度，监视残留风险的变化情况，进而考虑
参考这篇文章： https://mp.weixin.qq.com/s/0WytNSBhqWeEWx1avXysiA 《搜索、推荐、广告中的曝光偏差问题》 最近在做的推荐版本里面也会针对曝光偏差进行优化。 机器学习本质上是在学习数据的分布, 其有效性的假设是模型 training 和 serving 时的数据是独立同分布(Independ
文章目录 Log 一、决定下一步做什么（Deciding what to try next）1. 关注的问题2. 改进算法性能的方法 二、评估假设（Evaluating a hypothesis）1. 过拟合问题2. 数据分割3. 训练和测试的步骤①线性回归②逻辑回归 三、模型选择和训练、验证、测试集（Model selection and trainin
1、什么是集成学习算法？ 2、集成学习主要有哪几种框架，并简述它们的工作过程？ 3、Boosting算法有哪两类，它们之间的区别是什么？ 4、什么是偏差和方差？ 5、为什么说Bagging可以减少弱分类器的方差，而Boosting可以减少弱分类器的偏差？ 1、什么是集成学习算法？ 通过训练多个弱分类器，并通过
链接处代码段，实测有效 https://blog.51cto.com/u_15246509/2844770 #include <QDebug> typedef struct KalmanInfo_t{ qreal filterValue; //k-1时刻的滤波值，即是k-1时刻的值 qreal kalmanGain; // Kalamn增益 qreal A; // x(n)=A*x(n-1)+u(
stm32的加密有很多方法，利用ID号码加密，读保护加密，这些方法都是最常见的方法，也容易被破解。 我在想，能不能利用PCB硬件参数的差异，通过校准保存参数，然后让程序严格按照保存的参数去运行，当然要考虑环境（例如温度）对参数的影响，加一些补偿算法。 如果没有校准过程，硬件参数偏差大的板子运
Datawhale学习打卡LeeML-Task03 误差误差来源解释：类比解释数学证明 估计变量x的偏差和方差估计变量x的偏差估计变量x的方差 不同模型的偏差和方差考虑不同模型的偏差考虑不同模型的方差 过拟合和欠拟合怎么判断 偏差和方差的trade-off （平衡）——模型选择交叉验证N-折交叉验
自控第一章 1. 基本概念1) 自动控制2) 自动控制相关历史 2. “自控”要素1) 系统描述：这里主要是讲解对于同一个线性系统的不同描述方式，而不是教你如何对系统进行建模！2) 控制方法：如何施加外作用实现控制——控制信号/偏差+控制器3) 被控系统的基本要求：一个系统要满足什么基
文章目录 一、尺寸和极限1. 基本尺寸2. 实际尺寸3. 极限尺寸4. 最大实体极限（MML）5. 最小实体极限（LML） 二、公差与偏差1. 尺寸偏差（偏差）2. 尺寸公差（公差）3. 偏差与公差的一些公式4. 零线与公差带5. 基本偏差6. 标准公差 三、配合1.配合2. 配合公差3. 配合的表示4. 基孔制5. 基轴
©作者 |小欣 01 简介 最近，为了解决卷积神经网络的一些普遍存在的缺点，如对于上下文信息的建模差、全局信息理解差等缺点，有研究者开发了Vision Transformer和MLP-based模型。 虽然在视觉领域中使用了Transformer和Self-Attention解决了一些CNN模型存在的缺陷，同时也具有一定的创新
暴露偏差（Exposure Bias）就是指训练时每个输入都来自于真实样本的标签，测试时输入却是来自上一个时刻的输出。 解决方案：通过概率选择，每次输入时以p的概率选择从真实数据输入，以（1-p）的概率选择从上一时刻输出为输入。类似于bert里面的mask的MLM机制。
眼见不一定为实。 一、快速了解 幸存者偏差就是指当获得的信息只能来自幸存者的时候，会让我们看到的情况和实际情况出现偏差，得出错误的结论，因为非幸存者已经无法发声了。 例如，老师上课点名的时候说“没来的举手”，然后发现没人举手于是得出都到了的错误结论。 二、扩展知识 1
指南车特征： （1）蓄力拖动 （2）车轮转动，车轮将转动角度传给指南机构 （3）齿轮转动 （4）机械制造 关于自动控制的相关历史 蒸汽机的转速调节控制属于自动控制 劳斯判据？？ 劳斯胡尔维茨判据？？ 抑制反馈：减弱放大倍数，负反馈抑制震荡 电子电路中负反馈放大器的稳定性条件：奈奎斯特稳定判据 传递函数，
Task01开始啦： 决策树(上)，截止时间：10月21日03:00 ------- 【资料链接】https://datawhalechina.github.io/machine-learning-toy-code/01_tree_ensemble/02_ensemble.html#part-b 主要学习知识点： 【练习1】左式第四个等号为何成立？ 当
本系列文章将会对信息系统项目管理师考试中出现的各类计算题进行汇总解析，并给出分析过程，帮助考生备考复习。更多复习内容请搜索微信小程序 “信息系统项目管理师高频考点”。 成本管理计算 机会成本：是利用一定时间或资源生产一种商品时，而失去的利用这些资源生产其他最佳替代品的机
一、为什么要集成 我们在有限数据上训练模型，再用模型去预测新的数据，并期望在新数据上得到较低的预测损失，这里的预测损失可以指分类问题的错判率或回归问题的均方误差等各类评价指标。 对于实际问题中的数据，我们都可以认为它总是服从某一个分布，预测数据的平均损失主要来自三项：
