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沙龙
2
回答
Matlab
:如何修正
最小
均
方
算法
代码
、
我正在学习
最小
均
方
算法
,并看到了这个代码。根据
算法
步骤,误差和权重更新的计算看起来是正常的。但是,它没有给出正确的输出。有人能帮忙解决这个问题吗?
浏览 3
提问于2014-10-27
得票数 0
回答已采纳
1
回答
机器学习中的知识
、
由于
最小
均
方
是与神经网络拓扑相结合的一个非常流行的选择,那么最常见的机器学习
算法
(也是最容易与核
最小
均
方相结合的
算法
)是什么?
浏览 0
提问于2020-07-08
得票数 2
1
回答
如何让标量对齐两个数组
、
、
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
1
回答
多维数据的RMSE
、
、
对于一维数据或由单个列组成的数据,计算错误(RMSE)非常简单。例如,我们可以使用python库。RMSE = mean_squared_error(y_actual, y_predicted, squared=TRUE)如果数据没有列,如何计算RMSE?y_act = np.array([1.022,0.94,1.278,2.096,1.404,1.638,1.742,2.279
浏览 0
提问于2021-03-19
得票数 2
2
回答
如何比较两种回归模型?
、
、
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,
算法</
浏览 0
提问于2018-04-02
得票数 1
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1
回答
光纤通道均衡的
最小
均
方
算法
、
、
、
、
我使用
Matlab
的LMS (
最小
均
方
算法
)代码来均衡信道的影响,它适用于在
MATLAB
中产生的抽头延迟信道,但对于使用optisystem程序的光纤信道,它不能很好地工作,我认为问题出在光纤脉冲响应中,因为它不是有限的脉冲响应,
算法
需要有限的脉冲响应,但是如何解决这个问题呢?
MATLAB
信道和光纤信道的星座,很明显第二个星座没有得到很好的均衡。星座:这里是一个噪声信道的例子,其中LMS
算法
无法补偿其影响,是否有任何方法可
浏览 6
提问于2015-07-04
得票数 7
1
回答
成本函数与误差
最小
化
另外,在定义了成本函数之后,如何
最小
化错误项?
浏览 0
提问于2020-01-21
得票数 0
1
回答
图像的感知质量度量
、
、
我目前正在研究图像去噪的
算法
。我需要将我的
算法
与其他现有
算法
进行比较,但要做到这一点,我需要一个良好的质量度量。现在我使用简单的度量方法,比如
均
方
误差(MSE)、信噪比(SNR)等。 供您参考,我目前正在用
matlab
实现此功能
浏览 0
提问于2009-12-02
得票数 4
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1
回答
线性回归中梯度下降与正态方程的差异
、
、
我想知道和有人能解释一下吗?
浏览 0
提问于2018-10-04
得票数 1
1
回答
在给定生成树和另一条边的情况下如何求图的MST
、
、
、
、
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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1
回答
如何在
MATLAB
中为robustfit或fitlm提供自定义代价函数
、
如果我没弄错的话--尝试拟合一个模型;使用某种迭代
算法
,目标是
最小
化成本函数(例如OLS,MSE,RMSE,MMSE)。我知道robustfit()方法使用普通
最小
二乘( OLS )代价函数对回归模型进行拟合,然后执行额外的加权回归以提供最终模型。另外,我认为fitlm()使用
均
方根作为成本函数。我的第一个问题是:在
Matlab
中,代价函数和权重函数是否相同。另外,如何提供我的自定义成本函数(例如MSE),同时让
MATLAB
进行拟合? 我知道了,robustfit()可以使用额外的
浏览 0
提问于2018-05-14
得票数 0
2
回答
Matlab
:
均
方
误差
、
、
嗨,我是
Matlab
的新手,我很难理解
均
方
误差背后的逻辑。我已经得到了一个信号,我可以生成它并计算出信号的SNR,有没有办法找到原始信号和SNR信号之间的
均
方
误差?
浏览 1
提问于2015-05-01
得票数 0
1
回答
Simulink桌面实时
最小
均
方
自适应
算法
、
我需要在Simulink Desktop Real-Time toolbox上实现一个基于LMS的自适应音频消除
算法
。为了使(自适应) LMS
算法
正常工作,我需要能够逐个采样地工作,即在每个采样时刻,我需要使用两个麦克风的同步当前采样值来更新自适应滤波器。
浏览 0
提问于2016-01-06
得票数 1
2
回答
均
方
误差在梯度下降中的应用
、
、
、
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
回答已采纳
2
回答
SKlearn用于
最小
化
最小
均
方
误差的
算法
是什么?
、
、
、
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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1
回答
tensorflow evaluate()中的损失是什么?是MAE吗?MSE?如何将结果与其他回归进行比较?
、
、
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
1
回答
在深度学习中,错误函数和损失函数有什么区别?
在其他问题中,我读到了错误函数和损失函数之间的区别,但是我没有弄清楚准确的距离是多少。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。
浏览 2
提问于2019-09-10
得票数 0
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1
回答
PyTorch计算
均
方
误差和
最小
均
方
误差
、
、
、
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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2
回答
Spoj :ENIGMATH -玩弄数学
、
链接: 利用两个numbers.For的广义耦合矩阵,利用欧几里得
算法
,可以很方便地计算
最小
均
方
误差。
浏览 5
提问于2016-06-12
得票数 1
1
回答
Matlab
神经网络工具箱的查询
、
、
、
、
如果有人使用了
matlab
中的神经网络工具箱,那么性能部分中的两个值意味着什么?比如考虑到这张图片: 性能部分的值为0.484和1.32e-07。这两个值是什么。其中的
均
方
误差值。如果一个是
均
方
误差值,那么另一个值是什么?
浏览 0
提问于2015-10-25
得票数 1
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