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如何获得标量a，以获得最小均方误差(A，aB)。A= argmin((sum_{i=0}^{N-1}(A_i-aB_i)^2)/N)其中N是数组的长度。有没有更好的算法来找到？
浏览 13提问于2017-01-25得票数 1
在外行术语中，我理解的误差函数用于计算预测输出和实际输出之间的距离，损失函数是该误差函数的平均值。
如果我错了，请改正。数学的答案将受到高度赞赏。
浏览 2提问于2019-09-10得票数 0
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我最近从零开始写线性回归算法，以了解它背后的数学是如何工作的(这之前是个黑匣子)，所以我开始区分成本函数。没有意识到它，我使用平方误差的成本函数- MSE，但没有除以数据集的长度。有什么好处(更快的方法，最小或其他)使用均方误差比仅仅求和误差的平方？
浏览 0提问于2018-06-14得票数 4
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以前的开发人员应用神经网络，并给我损失的结果，均方误差和最小均方误差。如何将这些结果与我的模型(线性回归)进行比较？我可以计算MSE和MAE，但什么是损失？
浏览 43提问于2020-08-06得票数 2
在下面的示例中，我想添加一行代码，它将会显示“x中的最佳均方误差是用y个组件生成的”，其中x是MSEP_object中的最小CV均方误差(未调整的CV)，y是产生该均方误差的组件数。
浏览 40提问于2017-08-03得票数 0
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在修改了一个学习算法(特别是一个回归算法，我们称之为M1)以生成另一个学习算法M2之后，如何验证上述修改是否有效？这里是我所做的(通过10次交叉验证)10次训练集的平均均方根值: M2 < M1问题：
根据上面的列表，我们能得出M2比M1更好的结论吗？因此
浏览 0提问于2018-04-02得票数 1
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我如何想出一种算法，以n = |V|时间复杂度计算图的最小均方误差。
我在考虑Kruskal的算法，但它不能满足时间复杂度的要求。
浏览 0提问于2020-04-06得票数 1
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我需要评估预测发生的概率的算法的有效性。
我目前的方法是使用“根均方误差”，即。误差均方的平方根，其中误差为1.0--如果事件发生，则预测；如果没有发生，则预测。这些算法没有具体的应用，但是一个常见的算法是预测各种选项中的每一个发生的事件，然后选择最大概率的选项。给我们带来的好处与期望事件发生的速度成正比，这些选项具有最高的预测概率。
浏览 7提问于2010-01-31得票数 2
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是否可以在模型的平均绝对误差或根均方误差与因变量统计量之间建立比率，以便对模型进行比较？模型平均Abs误差: 14831.26因变量计数: 2925.00因变量std dev: 79951.70因变量25%：129500.00
因变量50%：160000
浏览 10提问于2022-09-08得票数 0
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我想计算下面模型的MSE和MAE。该模型在每个时期之后计算MSE。我需要做什么才能得到整体的MSE值？我可以使用相同的代码来计算MAE吗？非常感谢你提前 model.eval() images = images.to(device) targets = targets.float().to(de
浏览 59提问于2020-08-13得票数 0
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因为我是ML的初学者，所以我的问题可能是错的，但是我想知道Scikit学习使用什么算法来最小化它的linear_regression方法中的均方误差。
浏览 0提问于2018-11-21得票数 0
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我有一组坐标(x，y，z(x，y))，它描述坐标x，y处的强度(z)，对于不同坐标下的强度，我需要拟合一个2D高斯，使均方误差最小化。最终，我只需要得到高斯(x_0，y_0)的中心位置，它具有最小的最小均方误差。
浏览 5提问于2014-12-18得票数 7
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迭代最近点实现
、、
我目前正在使用下面的伪代码在C#中实现ICP算法。如果有人能比powerpoint更清楚地解释这一点，那就太好了:)我已经写了计算对应误差和对齐误差的方法，但我不确定如何应用这些方法来获得新的更新对齐。
浏览 3提问于2010-12-13得票数 6
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在下面的简短示例代码中，它是较大代码的一部分，我试图找到均方误差，这是一个性能度量，它将通过检查MSE来决定函数的性能。降低MSE的值，使评估的输出更接近真实的结果。我对10个不同的数据集重复了10次实验，并记录了所有数据集之间的最小误差。整个过程运行100次。数据是一个大小为10*3的矩阵，即10个数据样本，每个样本包含3个元素。我对计算均方误差、平均均方误差和最小误差<
浏览 4提问于2014-03-20得票数 1
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有些帖子推荐，但是否有更简单的方法(例如，将图像转换为NumPy数组并使用枕头方法)？
浏览 10提问于2022-09-28得票数 0
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有一个数据集(在这里找到- )，我已经为线性回归做了一些R编码。在附加的数据集中，列没有标签。我不得不标记数据集的列并将其保存为csv，我很抱歉不能在这里使用…但我使用的栏是第3栏(年龄)、第4栏(感染)、第5栏(人口比率)、第10栏(人口普查)和第12栏(服务)、第9栏(地区)。我给数据集医院命名了。NE<- subset(hospital, region=="1")
NC<- subset(hospital
浏览 1提问于2014-10-30得票数 0
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在使用我的数据集时，我注意到Excel趋势线拟合给出的结果与python中的curve_fit有很大不同： Excel指数趋势线给出了以下方程y= 0.00002178exp(0.53759216x)，其中a= 0.00002178，b= 0.53759216 Python curve_fit (无约束)结果为a= 0.19807362，b= 0.25736161 绘制时，Python解决方案似乎不如Excel准确 下面是我的代码： df = pd.read_excel(path)
return a*np.exp(x*b)
popt, pco
浏览 67提问于2019-10-15得票数 1
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