MAE.MSE.RMSE.MAPE(MAPD)这些都是常见的回归预测评估指标,重温下它们的定义和区别以及优缺点吧     MAE(Mean Absolute Error) 平均绝对误差                                                  是基础的评估方法,后面的方法一般以此为参考对比优劣. MSE(Mean Square Error) 平均平方差                                                  

Error | 误差 Bias | 偏差 – 衡量准确性 Variance | 方差 – 衡量稳定性 首先我们通常在实际操作中会直接用错误率或者与之对应的准确率来衡量一个模型的好坏,但是更加准确的做法是误差衡量时综合考虑偏差和方差的共同作用. 所谓偏差Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差,即模型本身的精准度.Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望值之间的误差,即模型的稳定性. 举个例子,对于一个二分类问题,比如测试图片是不是猫,是猫的话就是1,不是猫就是2. 现

class QuestionsModel(models.Model): author = models.ForeignKey(FrontUserModel,null=True) content = models.TextField(null=False) create_time = models.DateTimeField(auto_now_add=True) 1.在questions模型中,有个author外键 2.使用questions = QuestionsModel.objects.al

我们採用更加形式化的定义,并採用稍大一些的样例来展示怎样使用基于数据集频率的权重.相应于一个给定的词项,其权重使用IDF(逆文档频率)来计算. 为了给每篇文档建立一个相应的向量,能够考虑例如以下定义.   对于每一篇文档向量,都有n个分量,而且对于整个文档集中每一个不同的词项,都包括一个词条. 向量中的每一个分量为在整个文档集中计算出来的每一个词项的权重.在每篇文档中.词项权重基于词项在整个文档集中出现的频率情况以及词项在某一个特定文档中出现的频率自己主动赋值. 词项在一篇文档中出现的频率越高.

这是这门课第一次接触机器学习,主题是Predicting Movie Ratings.难度比上一次作业要简单点..上一次作业真的挺难...相关ipynb文件见我github. 这里我们会用到Spark MLlib的Alternating Least Squares方法去做一些比之前复杂的事情.这次lab的数据集是500000次电影打分,环境默认配置好了.数据集可以从这里下载. Part 0 Preliminaries 这部分主要是读取数据,转换为RDD,解析每行的数据.打分的数据格式为: Use

老猿Python博文目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 老猿Python博客地址 QStandardItemModel通过构造方法 QStandardItemModel(int rows, int columns, QObject parent = None)创建的模型实例,包含有rows行columns列的空项.这些项不但没有数据,而且通过模型的item(row, col) 方法返回的项为None.具体分析请见<PyQt(Python+Qt)学习随笔:QStandardIte

## NO:01 在投资行业一直有一个说法,靠交易盈利是所有赚钱方式中最难的一种,以至于有人戏谑称交易为投资领域的搬砖工作. 为了提升交易效率.挖掘潜在投资机会,量化交易伴随着信息技术的发展大行其道,在**算法实现**.**信号分发**.**智能下单**.**智能风控**.**损益分析**等方面为交易者提供了巨大的便利. 量化交易的类别众多,但不管哪个形式的量化交易产品,其灵魂就是交易模型.在通俗的条件下,模型可以理解为定义了交易条件的一系列规则,模型的好坏决定了量化交易能否实现最终的盈利. 量

转自:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80499031 略有改动,仅供个人学习使用 简介 ROC曲线与AUC面积均是用来衡量分类型模型准确度的工具.通俗点说,ROC与AUC是用来回答这样的问题的: 分类模型的预测到底准不准确? 我们建出模型的错误率有多大?正确率有多高? 两个不同的分类模型中,哪个更好用?哪个更准确? 一句话概括版本: ROC是一条线,如果我们选择用ROC曲线评判模型的准确性,那么越靠近左上角的ROC

统计角度窥视模型概念 作者:白宁超 2016年7月18日17:18:43 摘要:写本文的初衷源于基于HMM模型序列标注的一个实验,实验完成之后,迫切想知道采用的序列标注模型的好坏,有哪些指标可以度量.于是,就产生了对这一专题进度学习总结,这样也便于其他人参考,节约大家的时间.本文依旧旨在简明扼要梳理出模型评估核心指标,重点达到实用.本文布局如下:第一章采用统计学习角度介绍什么是学习模型以及如何选择,因为现今的自然语言处理方面大都采用概率统计完成的,事实证明这也比规则的方法好.第二章采用基于数据挖

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

 先从sklearn说起吧,如果学习了sklearn的话,那么学习Keras相对来说比较容易.为什么这样说呢? 我们首先比较一下sklearn的机器学习大致使用流程和Keras的大致使用流程: sklearn的机器学习使用流程: from sklearn.模型簇 import 模型名 from sklearn.metrics import 评价指标 ''' 数据预处理及训练测试集分离提取''' myModel = 模型名称() # 对象初始化 myModel.fit(训练集x , 训练集y) #

目录 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 教程概览 商业应用 长短期记忆(LSTM)模型 太阳黑子数据集 构建 LSTM 模型预测太阳黑子 1 若干相关包 2 数据 3 探索性数据分析 4 回测:时间序列交叉验证 5 用 Keras 构建状态 LSTM 模型 结论 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful Lstm In R

前言 在上一讲中,我们通过分析选用了softmax模型,并用tf创建之.本讲的内容就是为了训练这个模型以便于测试. 训练模型 为了训练我们的模型,我们首先需要定义一个指标来评估这个模型是好的.其实,在机器学习,我们通常定义指标来表示一个模型是坏的,这个指标称为成本(cost)或损失(loss),然后尽量最小化这个指标. 用于衡量模型好坏的工具,可以称之为成本函数.有关概念 一个非常常见的,非常漂亮的成本函数是"交叉熵"(cross-entropy).交叉熵产生于信息论里面的信息压缩编码

1. 基础模型 A. Sequence to sequence model:机器翻译.语音识别.(1. Sutskever et. al., 2014. Sequence to sequence learning with neural networks.   2. Cho et. al., 2014. Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation.) B

前言 Java内存模型(Java Memory Model)用来屏蔽各种硬件和操作系统的内存访问差异,这使得Java能够变得非常灵活而不用考虑各系统间的兼容性等问题.定义Java内存模型并非一件容易的事情,从Java出生开始经过长时间的验证和修补,直至JDK5发布后Java内存模型才终于成熟.完善起来了. 主内存与工作内存 Java内存模型的主要目的是定义程序中各种变量的访问规则,即关注在虚拟机中把变量值存储到内存和从内存中取出变量值这样的底层细节. Java内存模型规定了所有变量都存储在主内存

作者:韩信子@ShowMeAI 大数据技术 ◉ 技能提升系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/84 行业名企应用系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/63 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/296 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 背景 Sparkify 是一个音乐流媒体平台,用户可以获取部分免费音乐资源,也

最近在Unity上要写一个东东,功能差不多就是在Unity编辑器上的旋转,移动这些,在手机上也能比较容易操作最好,原来用Axiom3D写过一个类似的,有许多位置并不好用,刚好在研究UE4的源码,在模型操作上,很多位置都解决了,其实大家可以对比下,在UE4与Unity中,UE4的如移动和旋转都要正确和好用. 如下是根据UE4中简单移植过来的效果图,差不多已经够用,UE4相关源码主要在EditorViewportClient与UnrealWidget. 介绍一下这个组件主要功能. 1. 模型本地空间

虽然我们进入真3D世界了,但是上一章的Demo仍然是显示的一个平面,尽管我们的平面在3D空间中旋转可以看出一点3D透视的效果,但是既然是真3D,就要拿出点3D的样子来! 如果要显示3D模型,我们就要告别直接使用代码编写顶点数据的时代了,想想上一节,平面的四边形手写顶点或许还过得去,但是如果手写一个立方体的8个顶点数据就有点难了吧,如果是显示更加复杂的形状呢? 要显示一个3D模型,就需要一个特定格式的3D模型文件,3D模型文件一般使用3D建模工具创建,美术完成建模后会将模型导出为特定格式的3D模型

目录 1.介绍两大UI插件NGUI和UGUI 2.unity渲染顺序控制方式 3.NGUI的控制 4.UGUI的控制 5.模型深度的控制 6.粒子特效深度控制 7.NGUI与模型和粒子特效穿插层级管理 8.UGUI与模型和粒子特效穿插层级管理 写在前面 这篇笔记是整理了之前做的记录,在做项目的过程中,遇到了各种各样的界面穿插问题,界面层级混乱,比如,手机卡了或点快了,就导致两个界面相互交叉.对于界面,这应该算是一个很严重的bug,很大部分原因是整个UI框架没有从整体上考虑这个,后来决心弄清楚层级

RNN是一个很有意思的模型.早在20年前就有学者发现了它强大的时序记忆能力,另外学术界以证实RNN模型属于Turning-Complete,即理论上可以模拟任何函数.但实际运作上,一开始由于vanishing and exploiting gradient问题导致BPTT算法学习不了长期记忆.虽然之后有了LSTM(长短记忆)模型对普通RNN模型的修改,但是训练上还是公认的比较困难.在Tensorflow框架里,之前的两篇博客已经就官方给出的PTB和Machine Translation模型进行了

一.总述 当代WebGL编程所使用的3D模型大多是从3DsMax模型或Blender模型转化而来,这种工作模式比较适合3D设计师和3D程序员分工配合的场景.但对于单兵作战的WebGL爱好者来讲这种模式过于沉重:且不说转化插件本身存在的各种bug严重降低了转化的成功率,光是为了生成一个简单的模型就需要系统的学习3DsMax或Blender的使用方法就让人感觉得不偿失. 基于以上考虑,我计划编写一个基于Babylonjs的简单WebGL模型编辑器,供自己和其他有同样需求的WebGL爱好者使用.编辑器