原文地址 ?传送门 对于回归预测结果,通常会有平均绝对误差.平均绝对百分比误差.均方误差等多个指标进行评价.这里,我们先介绍最常用的3个: 平均绝对误差(MAE) 就是绝对误差的平均值,它的计算公式如下: M A E ( y , y ^ ) = 1 n ( ∑ i = 1 n ∣ y − y ^ ∣ ) MAE(y,\hat{y}) = \frac{1}{n}(\sum_{i = 1}^{n}\left | y - \hat{y} \right |) MAE(y,y^​)=n1​(i=1∑n​∣

代码和其他资料在 github 一.tf.keras概述 首先利用tf.keras实现一个简单的线性回归,如 \(f(x) = ax + b\),其中 \(x\) 代表学历,\(f(x)\) 代表收入,分别代表输入特征和输出值.为了描述预测目标与真实值之间的整体误差最小,需要定义一个损失函数,数学描述为\((f(x) - y)^2\),即预测值与真实值差值的平方的均值.优化的目标是求解参数 \(a,b\) 使其损失函数最小. import tensorflow as tf import pand

  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                                                  

SAD(Sum of Absolute Difference)=SAE(Sum of Absolute Error)即绝对误差和 SATD(Sum of Absolute Transformed Difference)即hadamard变换后再绝对值求和 SSD(Sum of Squared Difference)=SSE(Sum of Squared Error)即差值的平方和 MAD(Mean Absolute Difference)=MAE(Mean Absolute Error)即平均绝

                                                第三节最大似然推导mse损失函数(深度解析最小二乘来源)        在第二节中,我们介绍了高斯分布的来源,以及其概率密度函数对应的参数的解释.本节的话,我们结合高斯分布从数学原理部分解释为什么损失函数是最小二乘.我们再来回归下高斯分布的概率密度函数实际上是这个形式的:                                                                 

损失函数用于描述模型预测值与真实值的差距大小,一般有两种比较常见的算法——均值平方差(MSE)和交叉熵. 1.均值平方差(MSE):指参数估计值与参数真实值之差平方的期望值. 在神经网络计算时,预测值要与真实值控制在同样的数据分布内,假设将预测值经过Sigmoid激活函数得到取值范围在0~1之间,那么真实值也归一化到0~1之间. 2.交叉熵:预测输入样本属于某一类的概率. 其中y代表真实值分类(0或1),a代表预测值,交叉熵值越小,预测结果越准. 3.损失函数的选取 损失函数的选取取决于输入标签

9月16日,由网龙网络公司主办.msup协办的“MAD技术论坛”在榕举办,来自美国.香港.苏州等地的技术大牛受邀来到福州,围绕“Make a difference to education”这一论坛主题,和现场200余位技术人才进行了一次跨领域的交流.网龙华渔教育CTO陈宏出席论坛并致辞,他分享了网龙这些年来在教育领域取得的成绩,并表示作为全球在线及移动互联网教育行业的主要参与者,网龙希望能够通过组织技术上的交流和学习,让全球的行业精英一起创造出更多独一无二的产品,以此推动全球教育发展和创新的力

在上一个博客中,我们构建了随机森林温度预测的基础模型,并且研究了特征重要性. 在这个博客中,我们将从两方面来研究数据对预测结果的影响 第一方面:特征不变,只增加样本的数据 第二方面:增加特征数,增加样本的数据 1.sns.pairplot 画出两个变量的关系图,用于研究变量之间的线性相关性,sns.pattle([color]) 用于设置调色板, 有点像scatter_matrix 2.MSE   round(abs(pred - test_y).mean(), 2)  研究预测值与真实值之差的

from fbprophet.diagnostics import performance_metrics df_p = performance_metrics(df_cv) df_p.head()   horizon mse rmse mae mape coverage 3297 37 days 0.481970 0.694241 0.502930 0.058371 0.673367 35 37 days 0.480991 0.693535 0.502007 0.058262 0.675879

转载:https://mp.weixin.qq.com/s/Xbi5iOh3xoBIK5kVmqbKYA https://baijiahao.baidu.com/s?id=1611951775526158371&wfr=spider&for=pc 无论在机器学习还是深度领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点.损失函数(Loss Function)是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度.我们的目标就是最小化损失函数,让 f(x) 与 y 尽量接近.通常可以使用梯度下降

今天来讲下之前发的一篇极其简单的搭建网络的博客里的一些细节 (前文传送门) 之前的那个文章中,用Pytorch搭建优化器的代码如下: # 设置优化器 optimzer = torch.optim.SGD(myNet.parameters(), lr=0.05) loss_func = nn.MSELoss() 一.SGD方法 我们要想训练我们的神经网络,就必须要有一种训练方法.就像你要训练你的肌肉,你的健身教练就会给你指定一套训练的计划也可以叫方法,那么SGD就是这样一种训练方法,而训练方法并不

Text Aeroplanes are slowly driving me mad. I live near an airport and passing planes can be heard night and day. The airport was built years ago, but for some reason it could not be used then. Last year, however, it came into use. Over a hundred peop

作 为C端应用的代表,成功的陌生社交应用是什么样子的?活跃用户数?收益回报率?在实际社交产品设计中,我们一直为这些所谓的KPI左右,具体到设计行为 上:摆弄相应的界面元素,优化一下文案.页面流,但却很少停下来想想这些KPI数据背后的真相是什么.今天我想和你聊聊,有关陌生社交的那点事. 社区那点事:http://demo.jinhusns.com/?type=xcj 1 陌生社交中的互惠性原则 陌生社交是最难做的,弱关系下的用户的行为,我们根本看不见,因为这和“我”无关.在社交倾向方面,用户更倾向

在使用指令列版控的過程中,經常有機會用到 Git Shell 這套優異的 Git 版控環境,一來他使用 Windows PowerShell 為核心,其訊息顯示與輸入都支援 Unicode,比較不會有中文字集轉換的問題:二來輸入命令或分支名稱的時候還有 IntelliSense 功能協助,非常貼心的設計:三來在版控的過程中,可以看出當下工作目錄位於哪個分支上,這個提示也很棒:四來常會看到他透過顏色與一些特殊符號提示你目前工作目錄的狀態,但不特別看文件還真的不太容易知道它顏色代表的意義,因此特別撰

正则后面的/(.*)/isU  ,“isU”参数代表什么意思?这是正则中的修正符.i是同时查找大小写字母,s是圆点(.)匹配所有字符,包括换行符.如果没有设定s,则不包括换行符.U是反转了匹配数量的值使其不是默认的重复,而变成在后面跟上“?”才变得重复

Top命令是Linux下常用的系统性能分析工具,能实时查看系统中各个进程资源占用情况. top - 16:24:25 up 284 days, 4:59, 1 user, load average: 0.10, 0.05, 0.01 Tasks: 115 total, 1 running, 114 sleeping, 0 stopped, 0 zombie Cpu(s): 0.1%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 99.8%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.1%si, 0.0%s

在学习UML过程中,你经常会遇到UML类图关系,这里就向大家介绍一下UML箭头.线条代表的意义,相信通过本文的介绍你对UML中箭头.线条的意义有更明确的认识. AD: 本节向大家学习一下UML箭头.线条代表的意义,UML中关系主要有依赖,聚合,合成,泛化和实现等,下面就让我们来看一下这些关系如何用UML箭头和线条来实现. UML箭头.线条程序 关系 后面的例子将针对某个具体目的来独立地展示各种关系.虽然语法无误,但这些例子可进一步精炼,在它们的有效范围内包括更多的语义. 依赖(Dependenc

做移动端有一段时间,今天有同事问了我 article 和 section 标签的使用,模模糊糊的解释了下,他似懂非懂,有点小尴尬.忽然间觉得自己有必要再翻翻书籍,重温下 html5 的新元素.html5 新增的结构元素,有的经常使用到,有的用不上,当页面禁用样式后,它们的展现跟 div 是没撒差别,有同学可能会说,既然一样,又不影响页面的最终展现,不管是 article 还是 section 能用就好了.如果考虑实际项目针对用户,我也是这么认为的,但作为一个重构仔,我们需要让标签语义化,清晰的结

最近看到有lua面试题,挺有意思的,一张表中有若干个数,0可以代表任何数 比如有张表{9, 2, 4, 1, 3, 0, 0, 0, 0},按照规则这张表中的四个0可以用来代表5,6,7,8,那么这张表是连续的,判断思路我是这样的 1.先遍历表,计算出0的个数 2.对表进行排序 3.计算相邻数之间的差值x,明显,如果x为1,那么这两个是连续的,如果不为1,那么x-1就是这两个数之间需要补充的数的个数,比如6和4的差x ＝ 2,那么6和4之间需要补充的数就是x - 1 ＝ 1,补一个5就可以连续了

1.值栈的Action对象中会有一个fielderror属性,代表着字段错误. fielderror是Map<String,List<String>>类型 例如下面的值栈里可看到,fielderror属性里有Map, 键:ppt 值:[^The file is too large to be uploaded:ppt "FuzzyOpinionFigure1.fig" "upload_4fd387d7_8e03_479e_bf04_08e69368e3