前面我们总结了项目执行最重要的几个约束资源目标:成本、时间、团队。本次我们总结下对这些重要资源的使用方法:估算。 1 定义 项目之中的资源约束目标,最重要的资源有:财(钱)、时、人(物)。有限的资源必须经过合理规划,否则很可能投入巨大、收益很小。规划、监控中,量化的数字能降低难度
摘要 基于经济学上的estban和Ray极化标准测度,建立了多智能体系统的极化模型。智能体通过基于潜在影响图更新自己的信念(观点)来进化,就像社会学习的标准DeGroot模型,但存在确认偏差;即对持不同意见的代理人的意见打折扣。我们证明,即使在这种偏置情况下,如果影响图是强连接的,极化
本系列文章将会对系统集成项目管理工程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
本系列文章将会对系统集成项目管理工程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
1 双盲试验(double blind clinical trial) 双盲试验方法的优点: 双盲控制时让试验人员/研究人员和试验样本/受试对象都不知道实验的内容和目的,由于试验者和研究参加者都不知道哪些被试接受哪种试验条件,从而避免了主、被试双方因为主观期望所引发的额外变量 1.1 双盲试验 双盲试
【转载】 https://www.zhihu.com/question/20448464/answer/765401873 在忽略噪声的情况下,泛化误差可分解为偏差、方差两部分。偏差:度量学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度,也叫拟合能力。方差:度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化,即刻画了数据扰动造成的影响
论文引入 近年来推荐系统公平性成为新的热点,在所有解决公平性问题的方法中,因果推断显得格外靓眼。我们以论文《Recommendations as treatments: Debiasing learning and evaluation》[1]做为引入,来看看因果推断是怎么应用在推荐系统公平性研究中的。 改论文的思想如下:从因果推断的
焦点和错觉 焦点效应 人们会把自己看作一切的中心,高估别人对我们自己的关注程度。 透明度错觉 当我们意识到自己很开心时,我们的脸上就会清楚的表现出这种快乐,我们认为别人会注意到我们快乐。但是并不是这样。 自我的概念 自己认为的自我 自我图式——构成自己我的要素和自
偏差和方差衡量的必要性,因为深度学习中,根据没免费午餐定理,降低了偏差一定增加了方差,降低了方差也增加了偏差。 高偏差:欠拟合,线性不能充分拟合,非线性才能充分拟合 高方差:过拟合,对部分点描述过度,泛化误差增大 偏差和方差一定程度对应着训练误差和验证误差。 基本误差为0的情况下, 1、
对于相同的输入,我们想要得到不同的输出, 上图中我们通过不同的过滤器得到了不同的输出,最终我们需要把这些输出变成单层卷积神经网路。 我们还需要对每一个输出添加一个偏差,这里偏差是一个实数,这里是一个广播机制,我们需要对这16个元素添加相同的偏差,然后我们可以继续添加一
纹理 纹理中包含的颜色信息(.map, .emissiveMap, 和 .specularMap)在glTF中总是使用sRGB颜色空间,而顶点颜色和材质属性(.color, .emissive, .specular) 则使用线性颜色空间。在典型的渲染工作流程中,纹理会被渲染器转换为线性颜色空间,进行光照计算,然后最终输出会被转换回 sRGB 颜
Model-Agnostic Counterfactual Reasoning for Eliminating Popularity Bias in Recommender System https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3447548.3467289 本文中将会用到因果推断中反事实部分的知识,具体内容可以查看之前的文章,这里就不对反事实相关内容重复叙述了。
Model-Agnostic Counterfactual Reasoning for Eliminating Popularity Bias in Recommender System https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3447548.3467289 本文中将会用到因果推断中反事实部分的知识,具体内容可以查看之前的文章,这里就不对反事实相关内容重复叙
前言 在目前涉及到的构建目标策略时都包含了最大化操作,总是选择最大的那个(贪心策略,例如Q-learning、Sarsa等)。这些算法在估计值的基础上进行最大化可以被看做隐式地对最大值进行估计,例如真值为0,但估计有正有负 直接选择最大化处理,估计出来的真值一定是正的。这就可以被称为最大化
什么是偏差和方差? 方差与偏差可以帮助我们观察我们的模型是欠拟合还是过拟合, 在这之前,我们先讨论讨论,什么是方差和偏差, 也许偏差更好理解,方差的概念更加难懂 在机器学习中: 偏差用于衡量预测值和真实值之间的误差 方差则用于衡量预测值之间的偏离程度,与真实值无关 回到机器学
3D偏差分析又称挣得值法或偏差分析法,是对项目进度和费用进行综合控制的一种有效方法。偏差分析的价值在于将项目的进度和费用进行综合度量,从而能准确描述项目的进展状态。由浩辰CAD公司研发的浩辰3D设计软件中的「偏差分析」,是基于两个对象进行点对点比较的检测方法,是避免产生质量
监控项目工作: 监控项目工作是跟踪、审查和报告整体项目进展,以实现项目管理计划中确定的绩效目标的过程。本过程的主要作用是,让相关方了解项目的当前状态并认可为处理绩效问题而采取的行动,以及通过成本和进度预测,让相关方了解未来项目状态。本过程需要在整个项目期间
1. 固定定时器(Constant Timer) 如果你需要让每个线程在请求之前按相同的指定时间停顿,那么可以使用这个定时器;需要注意的是,固定定时器的延时不会计入单个sampler(采样器)的响应时间,但会计入事务控制器的时间。 对于“java请求”这个sampler来说,定时器相当于loadrunner中的pacing(两次
误差 模型的误差来源有两个,分别是误差(bias)和方差(variance)。 不同复杂程度的模型倾向于不同的误差类型,复杂度较低的模型的方差较小,也就更集中,但是偏差较大,易欠拟合;复杂模型离散程度更大,但偏差小,易过拟合。 我们要做的,就是在两种误差中权衡,找出相对平衡的模型。 误差改进 偏差大
https://mp.weixin.qq.com/s/k9g_KmWuNsbM-iKYco7gwA 本文主要介绍了Attention Free Transformer(AFT),同时作者还引入了AFT-local和AFT-Conv,这两个模型在保持全局连通性的同时,利用了局域性和空间权重共享的思想。通过实验验证了AFT在所有benchmarks上具有竞争性能的同时具有
一.论文题目与作者 Zhao Z , Chi E , Hong L , et al. Recommending what video to watch next: a multitask ranking system[C]// the 13th ACM Conference. ACM, 2019. 二.创新点 挑战:在Youtube中,有多个影响排序的目标相互竞争。并且,在用户的反馈中,包含隐式的选择偏差。
期望 在概率论和统计学中,数学期望(mean)(或均值,亦简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。它反映随机变量平均取值的大小。 大数定律规定,随着重复次数接近无穷大,数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。 方差(variance) 方差用来衡量随机变量或一组数据的离散程度。
1、推荐系统偏差概述 1. Selection Bias 选择偏差主要来自用户的显式反馈,如对物品的评分。由于用户倾向于对自己感兴趣的物品打分,很少对自己很少对自己不感兴趣的物品打分,造成了数据非随机缺失(Missing Not At Random, MNAR)问题,观察到的评分并不是所有评分的代表性样本,于是产
误差、方差、偏差、噪声、训练误差+验证误差、偏差方差窘境、错误率和误差、过拟合与欠拟合 目录
集成学习 目录集成学习思维图方法种类集成方法原理误差和方差原理可选取的基分类器集成学习例子Boosting算法代表GBDT:梯度提升决策树Adaboost:基于错误率的提升方法Bagging算法代表随机森林XGBoost库参考 思维图 什么是集成学习?集成学习:通过某种策略来组合多个弱学习器来学习任务