对自己有利的一面来判断客观事物，把不好的、错误的原因归于其他人或者外因，这种归因错误也很容易导致偏见和对对方的刻板印象，心理学上常称其为“自利性偏差” 对自己的成功往往做个人归因，对失败做情境归因...自利性偏差包括扩： 第一，如果我这件事没做好，那肯定是因为不可控的，别人的、或者意外的缘故。 第二，如果我做这件事情成功了，那肯定是因为我水平高。...其实这是人常常容易犯的错误，从对自己有利的一面来判断客观事物，把不好的、错误的原因归于其他人或者外因，这种归因错误也很容易导致偏见和对对方的刻板印象，心理学上常称其为“自利性偏差”。...婆媳是在跟“心理镜像”冲突 这种“归因的偏差”可以用来解释婆媳间冲突的问题。
本期将给大家介绍在筛查试验的统计分析过程中可能会遇到的三种类型偏差：领先时间偏差（Lead-time bias） 、病程长短偏差（Length-time bias）、检查悖论（Length-biased...sampling） 一、Length-time bias（病程长短偏差） 1.1....我们的研究很容易受到时间长度偏差的影响，因为筛查组的患者将比未筛查组的病人活得更长，但这并不是因为筛查挽救了他们的生命，而是因为筛查组包括更多侵袭性较低的病例，而这些病例的平均寿命往往更长。...原位癌（In Situ Cancer） 二、Lead-time bias（领先时间偏差） 领先时间偏差（lead time bias）由于筛检试验提前发现了那些尚未发展到明显疾病而来主动就医的病人，如果忽略这一点...这种表面上延长的生存时间，实际上是筛查导致诊断时间提前所致的偏差。 三、检查悖论(Inspection paradox) 3.1.
从这个角度来看，我们其实对身边事物的理解很可能是存在巨大偏差的。...但是我看了很多知名公司的股票，他们的股票也会产生一些大的波动，但是趋势是很明显的，这些趋势在短期的浮动变化中是无法感知的，而总是在这些细微的变化之中，也会让你对已有的事务产生了理解的偏差，理解的偏差会给你潜意识中带来很大的影响
谢谢！
幸存者偏差（英语：survivorship bias），另译为“生存者偏差”，是一种认知偏差。...统计学家给工程师犯的这种致命错误取了个名字──“幸存者偏差”。简单地说，就是我们只会考虑到幸存者，直接忽略那些死亡的人，这就是为什么会出现存活率假象的主因。...幸存者偏差，就是忽略了筛选条件，把经过筛选的结果当成随机结果。 生活中我们大多数人所认为的事情，其实都是错的，举两个例子。...不要认为马云成功了就去模仿马云，可能淘宝也是幸存者偏差的一种现象。存活下来的企业往往被视为“传奇”，它们的做法被争相效仿，而其实有些也许只是因为偶然原因幸存下来了而已。...我们在看我们不熟悉的行业时，往往被这种存活者偏差所蒙蔽，报纸杂志更是时常针对那些所谓成功的企业案例，赋予一些戏剧化的故事，让我们以为成功唾手可得。
幸存者偏差（英语：survivorship bias），另译为“生存者偏差”，是一种认知偏差。...幸存者偏差最早来源于第二次世界大战期间，美国哥伦比亚大学统计学亚伯拉罕·沃德教授接受美国海军要求，运用他在统计方面的专业知识给出关于“飞机应该如何加强防护，才能降低被炮火击落的几率”的建议。...这个结论显然是可笑的，造成这种偏差的原因是机腹中弹的灰机大多数都坠毁了，统计结论产生了偏差，这个偏差被命名为“幸存者偏差”。...幸存者偏差，就是忽略了筛选条件，把经过筛选的结果当成随机结果。 生活中我们大多数人所认为的事情，其实都是错的，举两个例子。...不要认为马云成功了就去模仿马云，可能淘宝也是幸存者偏差的一种现象。存活下来的企业往往被视为“传奇”，它们的做法被争相效仿，而其实有些也许只是因为偶然原因幸存下来了而已。。
偏差的分类 如图，偏差可分为工艺偏差，温度偏差，电压偏差。设计中引入各种偏差的目的是使得我们的电路能够在我们设计的PVT的整个范围内，都能够正常工作。...工艺偏差（process variation） 工艺偏差，指的是芯片在生产过程中引入的偏差，可以分为全局工艺偏差，局部工艺偏差。...全局工艺偏差 （global process variation） 全局工艺偏差，包含了相同wafer中die与die之间以及wafer与wafer之间，lot与lot之间的偏差。...由于历史的原因，比较老的工艺下，对单元库进行特征值提取时，也会考虑的局部工艺偏差（从名称上，ssg ffg则是指的global工艺偏差 ，ss ff则表示也包含了local工艺偏差）。...局部工艺偏差 （local process variation） 局部工艺偏差， 则指的是同一个die内部，不同位置的process上的差别。
机器学习中有两个主要的错误来源：偏差和方差。理解它们有助于你觉得是否添加数据，以及其它提高性能的策略，这将会很好的利用你的时间。 假设你正在构建一个错误率为5%的猫咪识别器。...学习算法的一些改变能解决错误的第一个组成部分——偏差，并且提高算法在训练集上的性能；一些改变能解决第二个组成部分——方差，并帮助算法从训练集到开发/测试集上得到更好的泛化[2] 。...培养你对于偏差和方差的感觉可以帮你在优化算法上有非常大的帮助。 ---- 1 统计领域有更多关于偏差和方差的正式定义，我们不必担心。...粗略地说，当你有一个非常大的训练集时，偏差就是你算法在训练集上的错误率。方差是与此设置中的训练集相比，你在测试集上差多少。...但是为了决定如何在ML问题上取得进展，这里了解偏差与方差即可。 2 这里还有一些通过对系统架构做出大的改变的方法，能够同时减少偏差和方差。但是这些方法做起来比较难。
今天和某大公司一位后端资深人士交流发现，其对于PVT中局部偏差，全局偏差概念似乎有些问题。...正好本文进一步解释为什么说PVT corner仅处理全局偏差，而OCV（包括flat OCV，AOCV， SOCV）处理的是局部偏差。欢迎探讨。 ?...OCV中工艺偏差的考虑 ocv中对工艺偏差的考虑，分为两种情况。即为，时序库同时包含全局工艺偏差，局部工艺偏差的情况，以及时序库中仅包含全局工艺偏差的情况。 1....就是将局部工艺偏差分离出来。采用AOCV，POCV等先进的OCV计算方法，来进一步去除局部工艺偏差造成的影响。...OCV中温度的考虑 温度同样可以划分为全局温度偏差，局部温度偏差。全局温度偏差，将在PVT中得以体现。由于温度反转的影响，仅采用极限温度-40c，125c有时候并不能覆盖全局温度偏差中的最差情况。
1，误差：误差由偏差(bias)、方差(variance)和噪声(noise)组成； ? 1.1，偏差： 偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，刻画了学习算法本身的拟合能力。...也即，偏差（Bias）描述了预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距，偏差越大，越偏离真实数据。 偏差可看做是“有监督的”，有人的知识参与的一个指标。...3，偏差-方差窘境： 一般来说偏差与方差是有冲突的，这称为偏差—方差窘境，给定学习任务，假定我们能控制学习算法的训练程度（例如决策树可控制层数，神经网络可控制训练轮数，集成学习方法可控制基学习器个数...）在增大树的数目时偏差却又能变小。...但是由于每棵树的偏差都差不多，所以，我们取平均时，偏差不会怎么变化。为什么说是部分实现了多次训练取均值的效果而不是全部呢？
偏差和方差的区别是一个经常在面试中被问到的问题，其区别可以用一下的图片来表示： ? 导致偏差的可能原因： 对问题本身的假设不正确：比如说对非线性数据使用线性回归，存在欠拟合现象。...通常两者是矛盾的，降低偏差就会提高方差，降低方差就会提高偏差。 在机器学习中的主要挑战，主要来自于方差。 关于泛化误差、偏差、方差和模型复杂度的关系如图所示（图片来自于百面机器学习）： ?
偏差与方差 由上面的公式可知，偏差描述的是算法的预测的平均值和真实值的关系（可以想象成算法的拟合能力如何），而方差描述的是同一个算法在不同数据集上的预测值和所有数据集上的平均预测值之间的关系（可以想象成算法的稳定性如何...（ps：个人认为可以把偏差认为是单个模型的学习能力，而方差则描述的是同一个学习算法在不同数据集的不稳定性） 偏差和方差的形象展示如下图所示（图片引自Understanding the Bias-Variance...可以看出，偏差越高则离红色部分越远，而方差越大则算法每次的预测之间的波动会比较大。 4....偏差方差窘境 在下图中，给出了偏差方差和总体的泛化误差的示意图（图片引自Understanding the Bias-Variance Tradeoff ）： ?...从图中我们可以看出，偏差和方差两者是有冲突的，称之为变差方差窘境（bias-variance dilemma）。
在使用Linux系统部署项目，有时会出现时间跟当前时间不一致的情况，这个时候需要做些调整：
失败怪别人成功归自己的心理学现象：自利性偏差 谈恋爱的时候，如果我们追求成功，我们一般会认为是自己魅力无边；如果追求没成功，我们可能就 会觉得是别人眼瞎没看到自己的好。...失败怪别人成功归自己的心理学现象：自利性偏差 工作的时候，如果是自己的项目进展顺利，我们一般会认为我们工作能力足够优秀；如果进展不顺 利，我们总能找出诸如甲方太难缠、公司给的资源不够、同事不给力等等理由...自利性偏差包括 第一，如果我这件事没做好，那肯定是因为不可控的，别人的、或者意外的缘故。 第二，如果我做这件事情成功了，那肯定是因为我水平高。...其实这是人常常容易犯的错误，从对自己有利的一面来判断客观事物，把不好的、错误的原因归于其他人或者外因，这种归因错误也很容易导致偏见和对对方的刻板印象，心理学上常称其为“自利性偏差”。...婆媳是在跟“心理镜像”冲突 这种“归因的偏差”可以用来解释婆媳间冲突的问题。
2、偏差：预测值和真实值之间的差距，针对样本数据。偏差越大，越偏离真实数据集。用来衡量测定结果的精密度高低。 示例：用每个人不同次语文考试成绩的平均值来合真实值的差别。 ? 四张图： ?...解释： 左上：低偏差，低方差。预测准确到高，模型很稳定，数据集中。（理想模型） 右上：低偏差，高方差。预测结果较准确，模型不稳定，数据波动影响预测结果，数据分散。 左下：高偏差，低方差。...二、区别 1、误差、方差、偏差、噪声 误差：整个模型的准确度，以真实值为标准。 方差：模型间差异，随着数据量增加，模型是否稳定。 偏差：预测值和数据之间差异，以多次测量结果的平均值为标准。...欠拟合 过拟合 方差（ 训练数据） 小 小 偏差（训练数据） 大 小 方差（测试数据） 小 大 偏差（测试数据）...图1：偏差最大 ，方差最小 图4：偏差最小 ，方差最大 3、与模型复杂度关系 越复杂的模型，偏差越小，方差越大，会出现过拟合 参数少简单模型，会得到低方差，高偏差，会出现欠拟合
偏差(bias):偏差衡量了模型的预测值与实际值之间的偏离关系。...理解偏差 ? 利用线性回归算法得到的线不能为了包含所有的训练集数据点就过于弯曲，因此有时无法捕捉到准确的关系。这叫做偏差。在数学上，在线性回归方程中得到的截距是偏差。 我为什么这么说？...如果这种关系被捕捉到一个非常高的范围，它会导致低偏差，反之亦然。 既然我们了解了什么是偏差，以及高偏差是如何导致欠拟合模型的，那么对于一个健壮的模型，我们需要消除这种欠拟合。...现在来考虑几个模型： 模型1：高偏差（无法正确捕捉关系） 模型2：低偏差（在很大程度上捕捉关系） 验证模型时的误差测量： Error = Actual Values — Predicted Values...在我们继续之前，有几个术语需要理解: 过度拟合：低偏差和高可变性-模型非常适合训练数据，但是不适合测试数据，因为它只能很好地理解训练数据 欠拟合：高偏差和低可变性-模型在使用训练数据时无法捕捉关系，但由于它无论如何都没有捕捉到关系
在机器学习的面试中，能不能讲清楚偏差方差，经常被用来考察面试者的理论基础。偏差方差看似很简单，但真要彻底地说明白，却有一定难度。...比如，为什么KNN算法在增大k时，偏差会变大，但RF增大树的数目时偏差却保持不变，GBDT在增大树的数目时偏差却又能变小。本文的目的就是希望能对偏差方差有一个科学的解读，欢迎大家多多交流。...我们称M1由于学习能力不够所造成的对x的预测误差叫做偏差。...但是由于每棵树的偏差都差不多，所以，我们取平均时，偏差不会怎么变化。 为什么说是部分实现了多次训练取均值的效果而不是全部呢？...但由于它的学习能力比较强，所以，它的偏差是很小的，而且树的棵树越多，学习能力就越强，偏差就越小。也就是说，只要学习次数够多，预测的均值会无限接近于目标。
在做等位基因(allele)的研究中，其中一个重要的步骤就是去除比对偏差。...以下是我所见过的几种去除比对偏差的方法： 用N-masked genome比对，即把参考基因组的SNP的位置都替换为N，比较老的方法，效果不好； 构建personal genome，将参考基因组SNP的位置替换为与参考不同的那个
处理偏差和方差 以下是处理偏差和方差问题最简单的公式: • 如果具有较高的可避免偏差，那么增加模型的大小（如：增加神经网络的隐藏层或者神经元） • 如果是高方差，那么增加训练集。...不同的神经网络架构对于你的问题将会有不同的偏差和方差。最近很多深度学习研究者已经开发出了很多新的神经网络架构。所以，如果你在使用神经网络的时候，学术文献是一个很不错的灵感来源。...增加模型的大小可以减少偏差，但也可能会增加偏差和方差过拟合的风险。
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