SSE(和方差.误差平方和):The sum of squares due to error MSE(均方差.方差):Mean squared errorRMSE(均方根.标准差):Root mean squared errorR-square(确定系数):Coefficient of determinationAdjusted R-square:Degree-of-freedom adjusted coefficient of determination 下面我对以上几个名词进行详细的解释下,

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转载自:http://blog.csdn.net/l18930738887/article/details/50629409 SSE(和方差.误差平方和):The sum of squares due to errorMSE(均方差.方差):Mean squared errorRMSE(均方根.标准差):Root mean squared errorR-square(确定系数):Coefficient of determinationAdjusted R-square:Degree-of-fre

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

数学建模概述 监督学习-回归分析(线性回归) 监督学习-分类分析(KNN最邻近分类) 非监督学习-聚类(PCA主成分分析& K-means聚类) 随机算法-蒙特卡洛算法 1.回归分析 在统计学中,回归分析(regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间互相依赖的定量关系的一种统计分析方法. 按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析. 2.线性回归的python实现 线性回归的python实现方法 线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一

multiple r squared adjusted r squared http://web.maths.unsw.edu.au/~adelle/Garvan/Assays/GoodnessOfFit.html Goodness-of-Fit Statistics Sum of Squares Due to Error This statistic measures the total deviation of the response values from the fit to the

SparkMLlib学习之线性回归 (一)回归的概念 1,回归与分类的区别 分类模型处理表示类别的离散变量,而回归模型则处理可以取任意实数的目标变量.但是二者基本的原则类似,都是通过确定一个模型,将输入特征映射到预测的输出.回归模型和分类模型都是监督学习的一种形式. 2.回归分类 线性回归模型:本质上和对应的线性分类模型一样,唯一的区别是线性回归使用的损失函数.相关连接函数和决策函数不同.MLlib提供了标准的最小二乘回归模型在MLlib中,标准的最小二乘回归不使用正则化.但是应用到错误预测值的

本文内容和代码是接着上篇文章来写的,推荐先看一下哈~ 我们上一篇文章是写了电影推荐的实现,但是推荐内容是否合理呢,这就需要我们对模型进行评估 针对推荐模型,这里根据 均方差 和 K值平均准确率 来对模型进行评估,MLlib也对这几种评估方法都有提供内置的函数 在真实情况下,是要不断地对推荐模型的三个关键参数 rank.iterations.lambda 分别选取不同的值,然后对不同参数生成的模型进行评估,从而选取出最好的模型. 下面就对两种推荐模型评估的方法进行说明~ 1.均方差(MSE) 和

本章主要讲训练模型的方法. 线性回归模型 闭式方程:直接计算最适合训练集的模型参数 梯度下降:逐渐调整模型参数直到训练集上的成本函数调至最低,最终趋同与第一种方法计算出的参数 首先,给出线性回归模型的预测公式 将上述公式向量化 当公式存在后,我们由于需要最优参数,因此需要成本函数.线性回归模型一般的成本函数是RMSE或者MSE,这里用MSE 然后,开始求优. 1.使用标准方程(闭式解或者叫公式解) 这个变化是根据线性代数中的矩阵求逆以及相关运算求出的一个公式,要注意,这里的X是一个全数据的矩阵,

用Python构建你自己的推荐系统 现如今,网站用推荐系统为你提供个性化的体验,告诉你买啥,吃啥甚至你应该和谁交朋友.尽管每个人口味不同,但大体都适用这个套路.人们倾向于喜欢那些与自己喜欢的其他东西相似的东西,也倾向于与自己身边的人有相似的口味.推荐系统就尝试捕捉这一规律来帮助预测你也可能喜欢的其他东西. 为帮用户高效挑选商品,电子商务.社交媒体.视频和在线新闻平台已积极部署了他们自己的推荐系统,这是一个双赢的策略. 推荐系统两个最普遍的类型是基于内容过滤法和协同过滤法.协同过滤法基于用户对商品

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Spark机器学习 准备环境 jblashttps://gcc.gnu.org/wiki/GFortranBinaries#MacOS org.jblas:jblas:1.2.4-SNAPSHOT git clone https://github.com/mikiobraun/jblas.git cd jblas mvn install 运行环境 cd /Users/erichan/Garden/spark-1.5.1-bin-cdh4 bin/spark-shell --name my_mli

一.实验目的:熟悉变换编码的图像压缩方法 二.实验内容:以所给图像为例,采用dct进行图像压缩编码,通过改变模板矩阵中非零元素的个数,得到不同缩编码图像, 根据公式 ,编写程序计算原图像和dct变换后得到的图像之间的均方误差.用到的matlab函数为im2double,dctmtx,blkproc. ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 先上实验要用到的图片 下面的程序的模板

本次实验的数据是来自老师给的2006-2008年的日期,24小时的温度.电力负荷数据,以及2009年的日期,24小时的温度数据,目的是预测2009年每天24小时的电力负荷,实验数据本文不予给出. 用libsvm进行预测的步骤大体是:将数据进行归一化处理,并转换成livsvm需要的格式,然后进行参数择优,用选的最佳参数使用2006-2008 3年的数据建立模型,再用该模型预测2009年的电力负荷.实际过程中,我先用2006-2007年的数据建模,预测2008年的数据,以得到测试误差.事实证明,用2

——转载网络 我的matlab版本是 2016a 首先,工具箱如何打开呢? 在 apps 这个菜单项中,可以找到很多很多的应用,点击就可以打开具体的工具窗口 本文介绍的工具有以下这些: curve Fitting curve Fitting 一开始的界面是这样子的 其中下面这个部分是用来添加数据的,提供的选项是workspace中已经存在的变量 这里我提供一组数据,用来演示 x=[8.0, 9.0, 10.0, 11.0, 12.0, 13.0, 14.0, 15.0, 16.0, 17.0,

在很多应用中,经常会直接把图片的二进制数据进行交换,比如说利用 socket 通信传送图片二进制数据,或者直接用内存数据库(例如 Redis)来传递图片二进制数据. 这个时候,当你的应用程序读到内存里的二进制图片数据时,怎么样直接转为 OpenCV 可以使用的图片格式呢,答案是用 cv::imdecode 这个函数: std::vector<char> data(lpData, size); cv::Mat image = cv::imdecode(cv::Mat(data), 1); Ipl

超参数调整 详细可以参考官方文档 定义 在拟合模型之前需要定义好的参数 适用 Linear regression: Choosing parameters Ridge/lasso regression: Choosing alpha k-Nearest Neighbors: Choosing n_neighbors Parameters like alpha and k: Hyperparameters Hyperparameters cannot be learned by tting the

https://www.cnblogs.com/mindy-snail/p/12445973.html 1.confusion_matrix 利用混淆矩阵进行评估 混淆矩阵说白了就是一张表格- 所有正确的预测结果都在对角线上,所以从混淆矩阵中可以很方便直观的看出哪里有错误,因为他们呈现在对角线外面. 举个直观的例子 这个表格是一个混淆矩阵 正确的值是上边的表格,混淆矩阵是下面的表格,这就表示,apple应该有两个,但是只预测对了一个,其中一个判断为banana了,banana应该有8ge,但是5

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一.理论基础 1.回归公式 对于单元的线性回归,我们有:f(x) = kx + b 的方程(k代表权重,b代表截距). 对于多元线性回归,我们有: 或者为了简化,干脆将b视为k0·x0,,其中k0为1,于是我们就有: 2.损失函数 3.误差衡量 MSE,RMSE,MAE越接近于0越好,R方越接近于1越好. MSE平均平方误差(mean squared error) RMSE,是MSE的开根号 MAE平均绝对值误差(mean absolute error) R方 其中y_hat是预测值. 二.代码