在机器学习中,有一种误差()是无法被消除的,这种误差常常由数据噪音和随机性产生,我们在对数据进行建模的时候通常允许这种误差的存在,这种误差叫做()
A: 不可避免误差
(Irreducible
Errors)
B: 方差(Variance)
C: 偏差(Bias)
D: 过拟合误差
(Overfitting
Errors)
A: 不可避免误差
(Irreducible
Errors)
B: 方差(Variance)
C: 偏差(Bias)
D: 过拟合误差
(Overfitting
Errors)
A
举一反三
内容
- 0
成教云: 有一种调查误差是由偶然因素造成的，且无法避免，这种调查误差称为（）
- 1
单选题[br][/br]1、方向公差综合控制被测要素的( )。 A: 形状误差 B: 位置误差 C: 形状和方向误差 D: 方向和位置误差
- 2
在方差分析中，总误差被分解为组内误差和组间误差，其中组内误差是随机误差，组间误差是系统误差。 错误（第一空）[br][/br] 正确（第二空）
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°[br][/br] [br][/br]测量时环境温度的改变造成的误差属于( )。 A: 疏失误差 B: 随机误差 C: 系统误差 D: 基本误差
- 4
1，什么情况下要分析考虑零件加工中的定位误差问题？定位误差的实质是什么？[br][/br] 2，产生定位误差的原因是什么？何为基准位置误差（△Y）、基准不重合误差（△B）？[br][/br] 3，组成定位误差的△Y和△B分别在什么情况下为零？[br][/br] 4，△Y与△B依据何规则，如何组成定位误差△D？