计算机里面的bias和offset都表示偏移量,有什么区别

计算机里面的bias和offset的区别:1、描述对象不同;2、作用不同。描述对象不同是指bias描述的是相对于标准量的误差,offset是描述两个数值之间的距离。作用不同是指bias可以体现模型的拟合能力,offset 在汇编中可以获得操作数的偏移地址。

一、计算机里面的bias和offset的区别

1、描述对象不同

bias:描述的是相对于标准量的误差。

offset:描述两个数值之间的距离。

2、作用不同

bias:可以体现模型的拟合能力。

offset:在汇编中可以获得操作数的偏移地址。

二、Excel中的offset简介

Offset是Excel中的函数,在Excel中,OFFSET函数的功能为以指定的引用为参照系,通过给定偏移量得到新的引用。返回的引用可以为一个单元格或单元格区域。并可以指定返回的行数或列数。Reference 作为偏移量参照系的引用区域。Reference 必须为对单元格或相连单元格区域的引用;否则,函数 OFFSET 返回错误值“#VALUE!”。

格式:mov 寄存器,offset变量名或标号。汇编程序将回送变量或标号的偏移地址。函数语法为

OFFSET(reference,rows,cols,height,width)
  • Reference 作为偏移量参照系的引用区域。Reference 必须为对单元格或相连单元格区域的引用;否则,函数 OFFSET 返回错误值“#VALUE!”。
  • Rows相对于偏移量参照系的左上角单元格,上(下)偏移的行数。如果使用 5 作为参数 Rows,则说明目标引用区域的左上角单元格比 reference 低 5 行。行数可为正数(代表在起始引用的下方)或负数(代表在起始引用的上方)。
  • Cols 相对于偏移量参照系的左上角单元格,左(右)偏移的列数。如果使用 5 作为参数 Cols,则说明目标引用区域的左上角的单元格比 reference 靠右 5 列。列数可为正数(代表在起始引用的右边)或负数(代表在起始引用的左边)。
  • Height高度,即所要返回的引用区域的行数。
  • Height 可以为负,-x表示当前行向上的x行。
  • Width宽度,即所要返回的引用区域的列数。Width 可以为负,-x表示当前行向左的x列。

如果行数和列数偏移量超出工作表边缘,函数 OFFSET 返回错误值“#REF!”。如果省略 height 或width,则假设其高度或宽度与 reference 相同。函数 OFFSET 实际上并不移动任何单元格或更改选定区域,它只是返回一个引用。函数 OFFSET 可用于任何需要将引用作为参数的函数。例如,公式 SUM(OFFSET(C2,1,2,3,1)) 将计算比单元格C2 靠下 1 行并靠右 2 列的 3 行 1 列的区域的总值。

在Excel中,Offset属性应用于两个对象。第一个是应用于 Range 对象的 Offset 属性,返回一个Range对象,该对象代表某个指定区域以外的区域,只读;第二个是应用于 TickLabels 对象的 Offset 属性,返回或设置各级别标签之间的距离以及第一级标签与坐标轴之间的距离。其默认距离为百分之百,代表坐标轴标签与坐标轴之间的默认距离。其值可以为从 0 到 1000 之间的一个整数百分比,表示相对于坐标轴标签的字体大小。Long 类型,可读写。

三、bias简介

由于用户交互的数据是观察性的,而不是实验性的,因此很容易在数据中引入偏差。它们通常来自不同的数据分组,并使推荐模型捕捉到这些偏差,甚至对其进行缩放,从而导致系统性种族主义和次优决策。常见的数据偏差有四种:外显反馈中的选择偏差和从众偏差,内隐反馈中的暴露偏差和位置偏差。

  1. 选择偏差:当用户可以自由选择要评分的项目时,会出现选择偏差,因此观察到的评分并不是所有评分的代表性样本。换言之,评级数据往往是不随机缺失的(MNAR)。
  2. 一致性偏差:一致性偏差发生在用户倾向于与组中其他人的评分相似时,即使这样做违背了他们自己的判断,使得评分值并不总是表示用户真正的偏好。
  3. 曝光偏差:暴露偏差的发生是因为用户只接触到特定项目的一部分,因此未观察到的交互并不总是代表消极偏好。
  4. 位置偏差:是因为用户倾向于与位于推荐列表中较高位置的商品进行交互,而不管这些商品的实际相关性如何,因此交互的商品可能不是高度相关的;它描述了一种用户倾向于以更高的概率注意到列表中某些位置上的商品或与之交互,而不管这些项目的实际相关性。关联性在信息检索领域得到了广泛的应用,它反映了用户对信息的偏好程度。

延伸阅读

模型中的Bias

模型中最典型的就是归纳Bias,归纳偏差是指模型为了更好地学习目标函数并将其推广到训练数据之外而做出的假设。我们在做推荐的时候,经常会做一些假设。典型的例子如:Johnson等人假设相互作用可以通过嵌入内积(embedding inner product)来估计,而Hely等人采用神经网络作为其较好的泛化方法。除了目标函数外,在其它方面也增加了inductive bias。一个例子是自适应负取样器,其目的是对“困难”的实例进行过采样,以提高学习速度,即使结果损失函数与原始值相差很大。另一个例子是离散排序模型,它以牺牲表示能力为代价,将用户和项目嵌入二进制代码,以提高推荐效率。

文章标题:计算机里面的bias和offset都表示偏移量,有什么区别,发布者:Z, ZLW,转载请注明出处:https://worktile.com/kb/p/48534

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