https://blog.csdn.net/reallocing1/article/details/56292877 MSE: Mean Squared Error  均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值;  MSE可以评价数据的变化程度,MSE的值越小,说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度.   MSE=1N∑t=1N(observedt−predictedt)2 MSE=1N∑t=1N(observedt−predictedt)2 RMSE  均方误差:均方根误差是均方误差的

MSE: Mean Squared Error 均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值; MSE可以评价数据的变化程度,MSE的值越小,说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度. MSE=1N∑t=1N(observedt−predictedt)2

分类问题的评价指标是准确率,那么回归算法的评价指标就是MSE,RMSE,MAE.R-Squared. MSE和MAE适用于误差相对明显的时候,大的误差也有比较高的权重,RMSE则是针对误差不是很明显的时候:MAE是一个线性的指标,所有个体差异在平均值上均等加权,所以它更加凸显出异常值,相比MSE: RMSLE: 主要针对数据集中有一个特别大的异常值,这种情况下,data会被skew,RMSE会被明显拉大,这时候就需要先对数据log下,再求RMSE,这个过程就是RMSLE.对低估值(under-p

衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE以及评价回归算法 R Square 衡量线性回归法的指标 对于分类问题来说,我们将原始数据分成了训练数据集和测试数据集两部分,我们使用训练数据集得到模型以后使用测试数据集进行测试然后和测试数据集自带的真实的标签进行对比,那么这样一来,我们就得到了我们的分类准确度,使用这种分类准确度来衡量机器学习模型的好坏 那么对于线性回归算法的好坏应该用什么来衡量呢 以简单线性回归算法来说,我们就是为了使损失函数尽可能的小,那么我们在使用的时候,实际上也是分成两部分的

update:2018-04-07 今天发现ssim的计算里面有高斯模糊,为了快速计算,先对每个小块进行计算,然后计算所有块的平均值.可以参考源代码实现,而且代码实现有近似的在里面!matlab中中图像PSNR和SSIM的计算 “在实际应用中,可以利用滑动窗将图像分块,令分块总数为N,考虑到窗口形状对分块的影响,采用高斯加权计算每一窗口的均值.方差以及协方差,然后计算对应块的结构相似度SSIM,最后将平均值作为两图像的结构相似性度量,即平均结构相似性MSSIM” 两种常用的全参考图像质量评价指标

判断学习速率是否合适?每步都下降即可.这篇先不整理吧... 这节学习的是逻辑回归(Logistic Regression),也算进入了比较正统的机器学习算法.啥叫正统呢?我概念里面机器学习算法一般是这样一个步骤: 1)对于一个问题,我们用数学语言来描述它,然后建立一个模型,例如回归模型或者分类模型等来描述这个问题: 2)通过最大似然.最大后验概率或者最小化分类误差等等建立模型的代价函数,也就是一个最优化问题.找到最优化问题的解,也就是能拟合我们的数据的最好的模型参数: 3)然后我们需要求解这个代

MeshLab是一个开源.可移植和可扩展的三维几何处理系统,主要用于交互处理和非结构化编辑三维三角形网格.它支持多种文件格式: import:PLY, STL, OFF, OBJ, 3DS, COLLADA, PTX, V3D, PTS, APTS, XYZ, GTS, TRI, ASC, X3D, X3DV, VRML, ALN export:PLY, STL, OFF, OBJ, 3DS, COLLADA, VRML, DXF, GTS, U3D, IDTF, X3D 下面来试一下MeshL

0语言模型-N-Gram 语言模型就是给定句子前面部分,预测后面缺失部分 eg．我昨天上学迟到了,老师批评了____. N-Gram模型: ,对一句话切词 我 昨天 上学 迟到 了 ,老师 批评 了 ____. 2-N-Gram 会在语料库中找 了 后面最可能的词: 3-N-Gram 会在预料库中找 批评了 后面最可能的词: 4-N-Gram 的内存耗费就非常巨大了(语料库中保存所有的四个词的预料组合).     1.1单向循环神经网络 一个单隐层结构示意图:

catalogue . 引言 . 感知器及激活函数 . 代价函数(loss function) . 用梯度下降法来学习-Learning with gradient descent . 用反向传播调整神经网络中逐层所有神经元的超参数 . 过拟合问题 . IMPLEMENTING A NEURAL NETWORK FROM SCRATCH IN PYTHON – AN INTRODUCTION 0. 引言 0x1: 神经网络的分层神经元意味着什么 为了解释这个问题,我们先从一个我们熟悉的场景开始说

基本回归 回归(Regression):https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_regression 主要步骤:数据部分 获取数据(Get the data) 清洗数据(Clean the data) 划分训练集和测试集(Split the data into train and test) 检查数据(Inspect the data) 分离标签(Split features from labels) 规范化数据(Normalize th

1. 线性模型简介 0x1:线性模型的现实意义 在一个理想的连续世界中,任何非线性的东西都可以被线性的东西来拟合(参考Taylor Expansion公式),所以理论上线性模型可以模拟物理世界中的绝大多数现象.而且因为线性模型本质上是均值预测,而大部分事物的变化都只是围绕着均值而波动,即大数定理. 事物发展的混沌的线性过程中中存在着某种必然的联结.事物的起点,过程,高潮,衰退是一个能被推演的过程.但是其中也包含了大量的偶然性因素,很难被准确的预策,只有一个大概的近似范围.但是从另一方面来说,偶然

人工智能概述 人工智能的定义 · 人工智能是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力 · 人工智能最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测 · 思考:通过什么途径才能让机器具备这样的能力? · 举一个例子: 机器也需要学习 什么是机器学习 机器学习的定义 · 机器学习为人工智能提供了基础,机器学习就是一种使用数据来训练软件模型的技术. 什么是机器学习 理解模型 模型可以根据X的数值计算出Y的值,简单的说,如果有一个函数,输入一组X的数值(特征值),机器计算出中Y(预测值)的数值,f(x) =

一.sklearn中自带的回归算法 1. 算法 来自:https://my.oschina.net/kilosnow/blog/1619605 另外,skilearn中自带保存模型的方法,可以把训练完的模型在本地保存成.m文件,方法如下: skilearn保存模型方法 keras也可以把模型保存成.h5文件,方法如下: keras保存模型方法 pybrain可以把模型保存成xml文件,方法如下: pybrain保存模型方法 2. 评价标准 mae(平均绝对误差) 平均绝对误差是绝对误差的平均值,

好文mark 转自机器之心 :https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-06-21-3 “损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分.L1.L2损失函数相信大多数人都早已不陌生.那你了解Huber损失.Log-Cosh损失.以及常用于计算预测区间的分位数损失么?这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦! 机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数,这个函数被称为“目标函数”.其中,我们一般把最小化的一类函数,称为“损失函数”.它能根据预测结果,衡

从头推导与实现 BP 网络 回归模型 目标 学习 \(y = 2x\) 模型 单隐层.单节点的 BP 神经网络 策略 Mean Square Error 均方误差 \[ MSE = \frac{1}{2}(\hat{y} - y)^2 \] 模型的目标是 \(\min \frac{1}{2} (\hat{y} - y)^2\) 算法 朴素梯度下降.在每个 epoch 内,使模型对所有的训练数据都误差最小化. 网络结构 Forward Propagation Derivation \[ E = \

L1范数与L2范数​ ​ L1范数与L2范数在机器学习中,是常用的两个正则项,都可以防止过拟合的现象.L1范数的正则项优化参数具有稀疏特性,可用于特征选择:L2范数正则项优化的参数较小,具有较好的抗干扰能力. 1. 防止过拟合 ​ L2正则项优化目标函数时,一般倾向于构造构造较小参数,一般认为,参数值较小的模型相对简单,能适应不同的数据集,在一定程度上避免过拟合的现象,参数较小,数据偏移带来的影响也会较小,从而说L2正则项具有较好的抗干扰能力,从而实现防止过拟合的现象. ​ L1正则项也可以防止

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/descending-into-ml/ 线性回归是一种找到最适合一组点的直线或超平面的方法. 1- 线性回归 线性回归是一种找到最适合一组点的直线或超平面的方法. 以数学形式表达:$y = mx + b$ y指的是试图预测的值 m指的是直线的斜率 x指的是输入特征的值 b指的是 y 轴截距 按照机器学习的惯例来书写此方程式: $y' = b + w_1x_1$ 2-

在机器学习中,性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键,通过衡量模型输出y_predict和y_true之间的某种“距离”得出的. 对学习器的泛化性能进行评估,不仅需要有效可行的试验估计方法,还需要有衡量模型泛化能力的评估价标准,这就是性能度量(performance measure).性能度量反映了任务需求,在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量往往会导致不的评判结果:这意味着模型的“好坏”是相对的,什么样的模型是好的,不仅取决于算法和数据,还决定于任务需求. 性能指标往往使我们

数据集介绍 共有506个样本,拆分为404个训练样本和102个测试样本 该数据集包含 13 个不同的特征: 人均犯罪率. 占地面积超过 25000 平方英尺的住宅用地所占的比例. 非零售商业用地所占的比例(英亩/城镇). 查尔斯河虚拟变量(如果大片土地都临近查尔斯河,则为 1:否则为 0). 一氧化氮浓度(以千万分之一为单位). 每栋住宅的平均房间数. 1940 年以前建造的自住房所占比例. 到 5 个波士顿就业中心的加权距离. 辐射式高速公路的可达性系数. 每 10000 美元的全额房产税率.

1.tensorflow 的计算得到的是计算图graph import tensorflow as tf a=tf.constant([1.0,2.0]) b=tf.constant([3.0,4.0]) c=a+b print(c) 结果:Tensor("add_5:0", shape=(2,), dtype=float32) 得到计算图(graph),不计算 其中shape=(2,0)表示一维 ,长度2 dtype是数据类型 若要计算, 需要用到会话session x=tf.con