作为计算机技术的初学者该怎样理解真值？

在看英文文献的时候，经常会看到Ground Truth这个词汇，翻译的意思是地面实况，放到机器学习里面，再抽象点可以把它理解为真值、真实的有效值或者是标准的答案。

维基百科对Ground Truth在机器学习领域的解释是：

在机器学习中，“ground truth”一词指的是训练集对监督学习技术的分类的准确性。这在统计模型中被用来证明或否定研究假设。“ground truth”这个术语指的是为这个测试收集适当的目标（可证明的）数据的过程。

今天在看《Outlier Analysis》时，有句话: However, it is generally much harder to reduce bias in outlier ensembles because of the absence of ground truth.

放到对异常点的检测方面来理解这个ground truth就好理解了。在对异常点进行检测的时候，通过一些ensemble methods可以在一定程度上提高准确性，从而减少bias，但是由于对于异常点的定义本身就是一个问题，所以在对这些数据进行label的过程中，保证labeled data是正确的异常点也是个问题。

再举个例子，在图像识别中，一张图片是猫还是狗这个没有什么争议性，但是如果在时间序列中让你指出什么样的数据是 normal，什么样的数据是 abnormal，100个人可能会有100种回答，因为 normal 和 abnormal 之间没有什么明确的界限，所以在研究时间序列中的 outlier analysis 时，Ground Truth 也是一个不可避免的问题。

Ver.（2位元）
Ver.（2位元）是协定的版本号码。P（1位元）是用于RTP封包（packet）结束点的预留空间，视封包是否需要多余的填塞空间。X（1位元）是否在使用延伸空间于封包之中。。CC（4位元）包含了CSRC数目用于修正标头（fixedheader）。M（onebit）是用于应用等级以及其原型（profile）的定义。如果不为零表示资料有特别的程式解译。PT（7bits）是指payload的格式并决定将如何去由应用程式加以解译。SSRC是同步化来源。