绝对精度Accruacy和相对精度Precision

最新推荐文章于 2024-04-10 22:20:47 发布
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博客围绕绝对精度Accruacy和相对精度Precision展开，但具体内容缺失，推测会对二者概念、区别等信息技术相关内容进行阐述。

在这里插入图片描述

关于机器人精度的总结（重复精度和绝对精度区分）
大胡子大叔的专栏
06-24 9973
机械臂是工业生产中的重要设备,在焊接码垛 以及 非 接触测量等 领域中有 着重要应 用。然而由于机械臂本体制造中存在机械制造公差装配误差导致的运动学参数误差以及电机转角与关节转角间减速比误差等,导致机械臂存在。因此需要对机械臂进行标定,提高机械臂的绝对定位精度。ABB系列某款机器人精度参数表。
智能网联汽车 自动驾驶地图数据质量规范
爱是与世界平行
11-12 4460
T/CSAE 185-2021界定的以及下列术语和定义适用于本文件。本文件规定的被检测自动驾驶地图数据的地理覆盖范围为全场景范围，包括全封闭的高速公路、城市快速路，也包括城际间和城区内的普通开放道路和园区、场区、停车场（库）等的内部道路及停车设施；被检测自动驾驶地图数据的表达方式为矢量地图数据，不包括点云类的特征定位数据。自动驾驶地图数据质量检测的基本要求应包括：a) 检测对象，又称检测内容，规定被检数据分类、被检数据单元划分、被检数据质量元素和质量子元素。
分辨率与精度的区别
foreverhuylee的专栏
08-27 1万+
很多A/D转换器和仪器厂商常拿分辩率来忽悠人, 很多人的确上套, 即使专业人士也常常逃不过. 其实这两者的区别很大, 但有联系. 1, 精度是接近真实值的程度, 即绝对误差或相对误差的大小.精度做到0.01%极其难 2, 分辩率是量化刻度的细度大小,分辩率做到0.00001%不很难(如24位A/D,0.0000056%) 3, 概念理解：    例1:一把1米的软尺,有1000个刻
绝对精度与相对精度概念
limingmin2020的博客
09-15 1万+
一、绝对精度就是ROI5区域的深度平均值 绝对精度就是测量常见九宫格表示法中ROI5区域的深度平均值 二、相对精度就是81%FOV区域深度拟合成平面后，将该区域所有点到平面的距离绝对值看作正态分布,并将其标准差作为相对精度。 1、所有有效深度(去除0深度和深度异常值)的点云当做内点，使用最小二乘拟合初始平面，计算所有点云到平面的距离绝对值，并得到所有距离值的标准差sigma； 2、距离为5倍sigma以外的点当做外点剔除，重新拟合平面； 3、重复步骤2迭代100次，直到没有外点可剔除或者内点数少于总点数的
ABB机器人绝对精度的意义及使用
jarry901的博客
04-10 3295
实际上，绝对精度的应用，通俗来说是在路径精度，出于机械容限和机器人结构的偏移之故，理想机器人与真实机器人之间可能相差数个毫米。今天去一个客户现场，客户有意向使用ABB的机器人，但是其对机器人的精度要求±0.03mm，但是据ABB官方手册提供的数据，该型号的机器人重复定位精度是0.06mm，所以无法满足客户要求，有朋友提出用绝对精度选项可以弥补这一不足，实际可行吗？我们先看看客户的要求，其要求的±0.03mm的精度要求，实际上是指的机器人的重复定位精度，那绝对精度选项是什么呢？以达到更高的重复定位精度吗？
高精地图（自我学习归纳）
joanna272的博客
08-07 4829
道路地图是对实际道路进行反映，通过特定的图层来描绘特定类别，然后将图层叠加进行路面表达，终端上显示的导航地图往往都是由10多层甚至20多层不同分辨率的图片组成，当用户进行缩放时，程序根据缩放级数，选择不同分辨率的瓦片图，拼接成一幅完整的地图，高精度道路导航地图也是如此，只是它在普通电子地图基础上包含了更多的图层，且每一图层的描绘更加精细。比如有的厂家就把路灯和路灯外面的花坛一起标注进高精度地图，有的厂家又不标注路灯，所以最终形成的高精度地图就很大的区别，这样就会涉及一个问题：车企选择高精度地图厂家很慎重。
如何利用决策树进行分类和回归预测
Chenshuo_Xu的博客
02-13 5214
本文将基于葡萄酒质量数据集，建立决策树分类和回归预测模型
如何建立和评测基于逻辑回归的多分类预测模型
Chenshuo_Xu的博客
01-20 3156
此次练习中，我们将基于数据集Human Activity Recognition Using Smartphones建立多个多分类逻辑回归模型，并通过混淆矩阵评价模型分类效果。
神经网络初识-以MINST数据集和CIFAR10数据集为例
apple_52030329的博客
07-16 1284
网络的结构如下，输入层一共28*28=784个神经元，隐藏层共15个神经元（这里可以自由设置），输出层一个十个神经元，分别代表十个数字（0~9）。对于上图中的神经网络结构，假设我们随机初始化各个神经元的权值，并且将手写数字图片”9“传入到网络中，可以预见网络大概率并不会得到正确答案，但是我们可以通过不断调整权值来让它输出正确的结果。
数据挖掘十大算法(五)：SVM算法
代码写的越急，程序跑得越慢。
12-03 955
前言 SVM的英文全称是Support Vector Machines，我们叫它支持向量机。支持向量机是我们用于分类的一种算法。 当一个分类问题，数据是线性可分的，也就是用一根棍就可以将两种小球分开的时候，我们只要将棍的位置放在让小球距离棍的距离最大化的位置即可，寻找这个最大间隔的过程，就叫做最优化。但是，现实往往是很残酷的，一般的数据是线性不可分的，也就是找不到一个棍将两种小球很好的分类。这个时...
李航《统计学习方法》第四章——用Python实现朴素贝叶斯分类器（MNIST数据集）
wds2006sdo的专栏
07-20 2万+
相关文章 - 李航《统计学习方法》第二章——用Python实现感知器模型（MNIST数据集） - 李航《统计学习方法》第三章——用Python实现KNN算法（MNIST数据集） 个人认为朴素贝叶斯比较适合特征维度较小的情况，但是MNIST数据已到达上百唯的特征,概率联乘起来超过Python float能表示的极限，因此需要一些trick来保证精度。朴素贝叶斯按照传统不详述该算法，具体内容
【 MATLAB 】eps （浮点相对精度）简介
Reborn Lee
10-15 4191
目录   eps Syntax Description Accuracy in Double Precision Accuracy in Single Precision eps Floating-point relative accuracy Syntax d = eps d = eps(x) d = eps(datatype) Description d = eps...
浮点数的范围和精度问题（从原理到结论）
Sual
03-10 5万+
浮点数的范围和精度问题（float和double的比较）　　今天遇到一道C++题，非常简单，就是比较两个浮点数是否相等。我的第一思路就是输入两个double类型的变量a,b，看a-b的绝对值是否小于1e−81e^{-8}，是则相等。 　　但是！！！问题并没有到这里结束，我去瞄了一眼其他人的解法，发现居然可以输入float类型的变量，然后直接用逻辑判断==就可以了，然后在线测评也通过了，也是非常神奇
html中的相对定位 和 绝对定位
gengbaolong的博客
04-30 4万+
html中positon:relative; position:absolute;
使用相对误差（relative error）还是相对精度（relative accuracy）？哪个更好呢？
千行百行的博客
08-31 1577
Netspeak 借助Netspeak，我们一眼就能看出来relative error的使用频率高于relative accuracy。 百度百科 还有一个办法是看对应的百度百科的词条的浏览量，发现相对误差的浏览量远高于相对精度。 结论 相对误差更常用一些，更容易被大家接受。 ...
准确率（accuracy）、召回率（recall）的意义和区别
liu123641191的博客
05-18 4万+
1.
【深度学习】分类指标accuracy，recall，precision等的区别
热门推荐
z小白的博客
10-26 6万+
在机器学习里面做一些分类任务时，经常会使用到一些评价指标，下面就一些常用的指标进行详细的说明。 上图表示为一个二分类的混淆矩阵（多分类同理，只需要把不属于当前类的其他类都考虑为负例），表格中的四个参数说明： True Positive（TP）：预测为正例，实际为正例 False Positive（FP）：预测为正例，实际为负例 True Negative（TN）：预测为负例，实际为负例...
分类指标准确率(Precision)和正确率(Accuracy)的区别
weixin_34392843的博客
10-11 6885
http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/classification_evaluate.html 一、引言 　　分类算法有很多，不同分类算法又用很多不同的变种。不同的分类算法有不同的特定，在不同的数据集上表现的效果也不同，我们需要根据特定的任务进行算法的选择，如何选择分类，如何评价一个分类算法的好坏，前面关于决策树的介绍，我们主要用的正确率（accuracy...
标定精度_【杰瑞课堂】工业机器人运动精度
weixin_34739699的博客
01-12 2333
1.重复定位精度(RP)与绝对精度(RT)机器人N次向同一个理论编程点运动，所有的机器人真实到达位置被一个最小的球体覆盖，这个球体的半径就是重复定位精度；机器人N次走一条固定的轨迹，所有的机器人真实轨迹被一个最小的蠕动圆柱覆盖，这个球体的半径就是绝对精度。2.为什么要选配绝对精度我们在操作机器人进行工作时，经常会遇到以下问题：这些问题均与机器人绝对精度有关，如果你不了解这方面内容的话，在...
wandb怎么使用，vscode
最新发布
03-29
在整个训练循环过程中，定期更新权重偏差服务端有关损失(losses),准确度(accruacy)等方面的变化情况非常重要。这通常可以在每个epoch结束时完成: ```python for epoch in range(num_epochs): train_loss, val_acc =...
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