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为什么有些小数在计算机中表示有误差?!

我们都知道,任何数据在计算机中的表示都是二进制的格式,其中小数(浮点数)也是如此。正因为如此,存在一部分小数在计算机中的表示会产生误差,至于为什么会产生误差,下面我来简单进行一下说明。...然而,这里有两个浮点数——1.0 和 0.2,因此有三种可能: 浮点数 1.0 在计算机中的表示存在误差。 浮点数 0.2 在计算机中的表示存在误差。...浮点数 1.0 和浮点数 0.2 在计算机中的表示都存在误差。...其中浮点数转换成二进制需要分开来看,小数点左边是整数部分,运用除基取余法,小数点右边是小数部分,运用乘基取整法。浮点数 1.0 运用这种方法,可以轻而易举地得出其对应的二进制表示。...其实它确实是计算不出来,这个时候显然应该使用反证法,假设存在一个二进制小数,使其十进制正好可以等于浮点数 0.2。然后把等式两边变来变去,最后得出等式不成立,矛盾,原假设错误。证明过程如下图所示。

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    时间序列预测误差度量:尺度误差、相对误差及其他承接之前关于标准绝对误差、平方误差和百分比误差的博客,让我们看看时间序列预测的替代方案——尺度误差、相对误差和其他误差度量。...预测误差度量的分类尺度误差和相对误差都属于外在误差度量。它们依赖于另一个参考预测来评估自身,在实践中,参考预测通常是朴素预测或季节性朴素预测。...除了这些误差,我们还将探讨诸如百分比优势、累积预测误差、跟踪信号等度量。相对误差当我们提到相对误差时,主要有两种计算方式。一种被称为相对误差,另一种被称为相对度量。...这并不奇怪,因为所有这些误差都基于绝对误差,而我们已经看到绝对误差是对称的。但这里有趣的是对参考预测的依赖性。相同的误差会导致不同的相对绝对误差值,具体取决于参考预测。...nRMSE = RMSE / mean(y)累积预测误差(即预测偏差)到目前为止,我们看到的所有误差都侧重于惩罚误差,无论是正误差还是负误差。

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