误差和测量不确定度的联系 测量不确定度是基于误差理论提出、发展的，同时也丰富了误差理论。使用测量不确定度，并不是要取代误差。对于同一被测对象的测量结果，测量不确定度和误差分别从不同的角度来表征，在分析...
数理统计
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什么是标准不确定度？什么是扩展不确定度？
1 标准不确定度 以标准差表示的测量不确定度被称为标准不确定度。 标准不确定度统一规定用小写斜体拉丁字母 u 表示。在实际应用中，如不加说明，标准不确定度可简称为不确定度。 标准差记为 σ ，在实际应...
概率论
测量不确定度是什么意思？
测量不确定度简称不确定度。其定义为：根据所用到的信息，表征赋予被测量量值分散性的非负参数。 在该定义中，“被测量”是指测量的特定对象；“被测量量值”应理解为被测量的许多量值，不仅包括通过实际测量得到的...
测量不确定度的提出和发展
术语“不确定度”源于英语“Uncertainty”，原意是指可疑或不确定的程度，是一个定性名词。1927年，德国物理学家海森堡指出，在一个量子力学系统中，一个粒子的位置和它的动量不可被同时准确确定，为...
数据仓库中的ODS有什么用途?
数据仓库中的ODS有什么用途 答案： ODS（Operational Data Store）操作性数据，是作为数据库到数据仓库的一种过渡，ODS的数据结构一般与数据来源保持一致，便于减少ETL的工作复...
简要解释数据集市（DM）和数据仓库（DW）的用途
1）DM 请简要解释DM的用途 答案： DM（Data Mart）也称数据集市，为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数据或主题数据，可以认为是一个局部的数据仓...
如何评价特征子集的好坏？如何制定特征选择的停止准则？
如何评价特征子集的好坏 答案： 有比较多的评价函数可以用于评价特征子集的好坏，评价函数主要用来度量一个特征（或者特征子集）可以区分不同类别的能力，使用不同的度量方法最终得到的特征子集也不一样。一个特征...
有哪些方法可以用于生成候选特征子集？各有什么特点？
特征选择不仅可以减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合，还可以增强对特征和特征值之间的理解。 我们需要区别两个概念，一个是特征选择（feature selection），是指从 n 维空间...
基于特征选择的数据降维方法有哪些？
特征选择不仅可以减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合，还可以增强对特征和特征值之间的理解。 我们需要区别两个概念，一个是特征选择（feature selection），是指从 n 维空间...
为什么要对数据进行降维？有哪些数据降维方法？
降维是指通过保留一些比较重要的特征，去除一些冗余的特征，减少数据特征的维度。 降维的结果是图像越来越不清晰，最后只剩下轮廓。 在面对海量数据或大数据进行数据挖掘时，通常会面临“维度灾难”，此时需要进行...
