ERF（x）误差函数查表法：如何求解已知x的erf（x）

erf（x）误差函数，已知x，怎么查表求得erf（x）

为了将X分解为两个数字，例如x = 0.71至0.7+0.01，请先检查0.7线，然后找到列号1列。

0.0002等于erfc多少

erfc（2x）= 0.0002作为示例，填充错误的功能是用ERFC（x）= 1-erf（x）转换为错误函数的。

然后检查表：首先在表中找到0.99980，您可以在第x = 2.6 x = 2.63中找到它，相应误差的函数的值为0.9980。
但是请注意，此示例是ERF（2X），I 2x = 2.63，解决方案X等于1.315。

此外，我们可以看到错误函数表中有一些相同的值，例如x = 3行中的9 0.9998。
振幅越小，您可以在此中获得0.9998案件。

错误函数

是一种用于评估理论观察值和预测值的实际值之间差异的函数。
它被广泛用于评估和优化的问题，尤其是在统计，机器学习和数据分析领域。

错误功能的定义

根据特定的应用领域和问题可能有所不同。
在统计数据中，最常见的误差函数是剩余的正方形和（RSS），用于衡量模型的观察值和预测值之间的酌处权。
鉴于N观测值和相关模型的预测值，RSS可以定义为：RSS =σ（Yi-Fi）。

在教学机械中，错误函数通常称为损失函数（操作损失）。
不同的机器学习算法使用不同的损失来衡量模型误差的程度。
例如，线性回归中常用的损失是平均激素（其therrrrrrrrrrr的均值，它被定义为平方以及观察值和模型预测值之间的差之间的平均值：mse =σ（yii- fi）²/n。
教学机械和数据分析。
通过选择适当的错误函数，我们可以选择模型并实现对实际问题的最佳预测影响。