文章目录 背景 函数代码 调用方法 调用测试函数 背景 本人最近需要写多个仿真，需要大量用到MSE（均方误差）计算，于是干脆将MSE运算封装为函数，后续使用直接进行调用即可。...函数代码 %Project: 均方误差函数 %Author: Jace %Data: 2021/11/01 %====================函数体==================== function...[MSE]=MSE(Dim,Step,N,xkf,x) 对应 [MSE矩阵]=MSE(状态维度Dim,MSE长度Step,总时长N,估计矩阵xkf,状态矩阵x) 注意： 维度默认为状态维度，可以直接计算出每个状态值估计与真实的...如Dim=1，则只计算第一个状态值的MSE，相应算得的MSE也只有1N维； 输入的估计矩阵xkf和状态矩阵x都是估计算法迭代计算之后的结果矩阵，维度应该是Dim_n*N维； 由于前Step长度不足计算，...因此得到的数值为0。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...基本原理 1.生成关于x1~N(5,3)，x2～N（100,10），error～N（0,1） 2.自己定一个实际对线性回归模型，并计算得到真实的y y = 1.5+0.8x1+1.8x2+error...3.对x1，x2 进行线性拟合，当然这里也可以自写函数用最小二乘法原理，进行参数对估计 4.提取的每一个beta1，beta2 5.计算他的均方误差，计算公式 代码 k = 100000 # 定义实验次数...beta2 = 1.8 x1 = rnorm(100,5,3) # 产生随机数 x2 = rnorm(100,100,10) error = rnorm(100,0,1) # 产生随机误差...MSEx2 = sum(beta_x2)/length(beta_x2) message('x1的MES为：',MSEx1) message('x2的MES为：',MSEx2) 发布者：全栈程序员栈长
我们希望根据图片动物的轮廓、颜色等特征，来预测动物的类别，有三种可预测类别：猫、狗、猪。...假设我们当前有两个模型（参数不同），这两个模型都是通过sigmoid/softmax的方式得到对于每个预测结果的概率值： 模型1： 预测 真实 是否正确 0.3 0.3 0.4 0 0 1 (猪) 正确...Mean Squared Error (均方误差) 均方误差损失也是一种比较常见的损失函数，其定义为： 模型1： 对所有样本的loss求平均： 模型2： 对所有样本的loss求平均： 我们发现，MSE能够判断出来模型...有了上面的直观分析，我们可以清楚的看到，对于分类问题的损失函数来说，分类错误率和均方误差损失都不是很好的损失函数，下面我们来看一下交叉熵损失函数的表现情况。...交叉熵损失函数 现在我们利用这个表达式计算上面例子中的损失函数值： 模型1： 对所有样本的loss求平均： 模型2： 对所有样本的loss求平均： 可以发现，交叉熵损失函数可以捕捉到模型1和模型2预测效果的差异
Matlab 计算均方误差MSE的三种方法 数据说明： ytest 测试集y，真实的y值，是一维数组； ytest_fit 基于测试集 x 预测的y值，是一维数组； test_error...是预测误差。...第一种方法 直接使用 matlab 中的mse函数，亲测可用。.../*ytest测试集y，真实的y值，是一维数组 ytest_fit 预测的y值，是一维数组 test_error 是预测误差*/ test_error = ytest - ytest_fit; test_mse...= mse(test_error); 第二种方法 使用MSE公式手动计算。
最近参考了一篇博客，感觉对这个概念讲得比较好，我通过博客在这里同一整理一下： 均方差是数据序列与均值的关系，而均方误差是数据序列与真实值之间的关系；重点在于 均值 与 真实值之间的关系； 方差是 数据与...均值（数学期望）之间的平方和； 标准差是方差的平均值开根号，算术平方根； 标准差是均方差，均方差是标准差； 均方误差为各数据偏离真实值的距离平方和的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近方差...，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近； 保持更新，资源摘抄自网络；更多内容请关注 cnblogs.com/xuyaowen;
均方误差 MSE (mean squared error) 总的来说，方差是数据序列与均值的关系，而均方误差是数据序列与真实值之间的关系，所以我们只需注意区分 真实值和均值 之间的关系就行了。...均方误差(MSE)是各数据偏离真实值 差值的平方和 的平均数方差是平均值，均方误差是真实值。...均方根误差 RMSE(Root Mean Squard Error) 均方根误差是均方误差的算术平方根亦称标准误差， 均方误差是各数据偏离真实值差值的平方和的平均数，也就是误差平方和的平均数，均方根误差才和标准差形式上接近...那么均方误差和均方根误差就可以求出来。总的来说，均方差(标准差)是数据序列与均值的关系，而均方根误差是数据序列与真实值之间的关系。...因此，标准差是用来衡量一组数自身的离散程度，而均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差，它们的研究对象和研究目的不同，但是计算过程类似。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 刚开始学习机器学习的时候就接触了均方误差（MSE，Mean Squared Error），当时就有疑惑，这个式子是怎么推导的，但是因为懒没有深究。...误差 真实值和预测值之间通常情况下是会存在误差的，我们用ε来表示误差，对于每个样本都有： （3） 上标i表示第i个样本。...误差ε是独立并且具有相同的分布，并且服从均值为0，方差为 θ 2 θ^2 θ2的正态分布。 由于误差服从正态分布，那么有： （4） 将（3）带入（4）中有： （5） 3....似然函数 似然函数用于参数估计，即求出什么样的参数跟我们给出的数据组合后能更好的预测真实值，有： （6） 取（6）式对数，将连乘转化为加法，这也是一般似然函数的求解方法： （7） 将（7...）式展开并化简有： （8） （8）式等式右侧的第一项为一个常量，似然函数要取最大值，因而第二项越小越好，有： （9） （9）式相当于最小二乘法的式子，即是均方误差的表达式。
]范围的概率为0.6826，即约等于下图中的34.2%*2 三、均方差、均方误差又是什么？...标准差（Standard Deviation） ，中文环境中又常称均方差，但不同于均方误差（mean squared error，均方误差是各数据偏离真实值的距离平方和的平均数，也即误差平方和的平均数，...计算公式形式上接近方差，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近），标准差是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。...从上面定义我们可以得到以下几点： 1、均方差就是标准差，标准差就是均方差 2、均方误差不同于均方误差 3、均方误差是各数据偏离真实值的距离平方和的平均数 举个例子：我们要测量房间里的温度...，而均方误差是数据序列与真实值之间的关系，所以我们只需要搞清楚真实值和均值之间的关系就行了。
代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https:...//www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现（sigmoid、softmax、tanh、relu、leakyrelu、elu、selu、softplus...）：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713081.html 这节讲解两个基础的损失函数的实现： from __future__ import division...，p是预测值对应的标签。...the accuracy """ accuracy = np.sum(y_true == y_pred, axis=0) / len(y_true) return accuracy 用于计算准确率
但是遇到一个问题是如何给密度图某一个部分填充不同的颜色，就像下面的图片被红色方框圈住的部分。 ? image.png 今天找到了解决办法，在这里记录一下。...第一步是构造数据 x<-rnorm(500,0,1) df<-data.frame(x) df 基本的密度分布图 ggplot(df,aes(x))+ geom_density() ?...image.png 这里需要注意的一个问题是默认的Y轴是小数，应该是某个值占所有的数据的比例，如果要把它改成频数可以加stat="bin"参数 ggplot(df,aes(x))+ geom_density...image.png 上面的图如果想要给x小于-2和大于2的填充另外一种颜色改如何实现呢？...image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本
为了避免这种歧义，老师使用了均方误差指标来衡量数据拟合的结果，这是因为不论是线性回归还是多项式回归此时都是对同样一组数据进行拟合，所以即使使用不同的方法进行拟合得到的均方误差指标是具有可比性的，同时使用均方误差作为衡量指标也方便在下一小节绘制学习曲线...接下来计算线性回归以及多项式回归的均方误差： 在使用多项式的时候创建了一个函数，返回的是Pipeline对象，其实质就是使用Pipeline对多项式进行包装，在这个Pipeline中多项式回归分成三个步骤...接下来，尝试一下更极端的，将degree设置为100： 计算出来的均方误差更小了，只有0.68，绘制图像弯曲程度更厉害了。...通过y轴可以看出来，负的方向到达了-25000这么多，这个图像其实是看不出来整个拟合曲线是什么样子的，所以此时对轴的取值范围进行一下限定，也就是添加一行限定轴范围的代码。...，使得整体均方误差拟合的误差值为0，当然如果让这个拟合的结果为0的话，相应的多项式的次数degree取值一定是非常高的。
计算误差的目的 : 使用计算出来的误差 , 更新单元连接的 权值 , 和 单元 本身的偏置 参数 , 用于实时反映出前向传播输入的误差 ; II ....) 损失函数中 , x_i 取值范围可以是全体实数 ; 2 ....误差平方和 ( 均方误差 Mean Squared Error ) 损失函数 误差平方和公式 : 误差平方和 , 又叫均方误差 , 英文全称 Mean squared error , 简称 MSE ;...得到误差平方 , 再将 n 个误差平方加起来 , 得到平方和 , 然后除以 n 取平均值 , 即得到 n 个样本的 平均的 误差平方 , 因此叫做 均方误差 , 又叫误差平方和 ; 3 ....损失函数优化注意事项 : ① 参数个数 : 参数数量很多 , 搜索算法空间很大 , 可能有百万级 ; ② 参数取值 : 参数取值范围很广 , 取值范围从 负无穷 到 正无穷 ; ③ 损失函数复杂 : 损失函数
Part2：实现不使用任何正则化方式的多项式回归，将degree参数设置为20，计算在测试集上的均方误差，并绘制对应的拟合曲线。 ? 绘制多像是回归阶数为20的拟合曲线。 ? ?...Part3：使用LASSO Regression的方式对生成的测试用例进行预测，求出相应的均方误差值，并绘制拟合曲线。 ?...此时α取值为0.01的LASSO Regression在测试集上的均方误差值为1.14，相比于之前不使用任何正则化项的多项式回归167的均方误差值要小很多。...在测试集上得到的均方误差值为1.12，比没有使用正则化的多项式167以及将α设置为0.01的LASSO Regression得到的均方误差值都要小。...此时计算出来的均方误差值为1.84，虽然比没有使用正则化的多项式回归要好，但是比α取值为0.01以及α取值为0.1的均方误差结果要差一点，很明显当α取值为1的时候正则化过渡。
最常用的全参考视频质量评价方法有以下2种： PSNR（峰值信噪比）：用得最多，但是其值不能很好地反映人眼主观感受。一般取值范围：20-40.值越大，视频质量越好。...SSIM（结构相似性）：计算稍复杂，其值可以较好地反映人眼主观感受。一般取值范围：0-1.值越大，视频质量越好。...参考：图像质量评价–SSIM 全参考视频质量评价方法（PSNR，SSIM）以及相关数据库 图像质量评价指标 update 2018-07-0716:50:16 均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE...RMSE 均方误差:均方根误差是均方误差的算术平方根 MAE :Mean Absolute Error 平均绝对误差是绝对误差的平均值 平均绝对误差能更好地反映预测值误差的实际情况....偶尔也会放KROCC和RMSE（方均根误差）。
【导读】你可能在你的机器学习研究或项目中使用分类精度、均方误差这些方法衡量模型的性能。...本文整理介绍了7种最常用的机器学习算法衡量指标：分类精度、对数损失、混淆矩阵、曲线下面积、F1分数、平均绝对误差、均方误差。相信阅读之后你能对这些指标有系统的理解。 ?...分类精度 对数损失 混淆矩阵 曲线下面积（Area under Curve） F1分数 平均绝对误差 均方误差 1. 分类精度 ---- 当我们使用“准确性”这个术语时，指的就是分类精度。....，1.00）下计算并绘制对应图形。AUC是[0,1]中不同点的False Positive Rate对True Positive Rate曲线下的面积。 ? 很明显，AUC的范围是[0,1]。...均方误差 ---- 均方误差（MSE）与平均绝对误差非常相似，唯一的区别是MSE取原始值与预测值之差的平方的平均值。 MSE的优点是计算梯度更容易，而平均绝对误差需要复杂的线性编程工具来计算梯度。
评估指标的局限 为了对模型的效果进行评估，我们就需要各种各样的指标，不同的问题需要不同的指标来评估，而且大部分的指标都是有局限性的，那么，我们就来盘点一下吧。...MSE（均方误差） MSE （Mean Squared Error）叫做均方误差，这个往往都是用于线性回归的损失函数，就是让这个指标最小化，公式为： ?...余弦距离应用 余弦定理我们在高中的时候就学过了，一般都是用来计算角度的，而在机器学习问题中，也是一样来计算夹角，因为通常我们的特征都会表示为向量形式，那分析两个特征相似度的时候，都会用余弦相似度来表示：...余弦相似度，其取值范围为[-1, 1]，当两个相同方向的向量比较，其取值为1，相反方向的取值为-1。 而余弦距离，则是1-余弦相似度，所以其取值范围为[0, 2]，相同向量之间的余弦距离为0。 ?...模型评估的方法 机器学习中，我们通常会把数据划分成训练和测试集，而这个过程有着各种不同的抽样方法和验证方法。
现有很多工作均表明将网络前向过程的浮点计算替换成INT8计算，不会带来明显的精度下降[1][2]。...下图展示了现代神经网络加速芯片对于不同精度计算的理论计算峰值对比，可以看到，INT8算力相比于FP32和FP/INT16均能有超过2倍峰值性能提升。 ?...与此同时，在提升训练精度的同时，也不应当进入过多额外的计算，否则加速效果将会大打折扣。 一方面是高效的计算峰值保障，一方面是困难重重的算法设计，这是INT8训练技术的机遇与挑战。 ?...基于以上的分析，本文采用梯度下降的方法来自适应地学习最优截断值，常见的目标函数有均方误差函数，但是由于梯度的分布特征，均方误差的大小会受到梯度的影响，影响优化过程；同时对于梯度来说，均方误差并不能很好地体现梯度的量化误差对于优化过程的影响...3、周期更新：降低由于统计而带来的额外计算耗时 由于量化操作需要的统计数据范围和计算截断值等操作十分耗时，为了减少这些操作的时间开销，本文采用周期更新的方式，周期性地统计数据范围和计算截断值。
通过均方误差的结果以及拟合曲线可以看出模型显然发生了过拟合，通过拟合曲线可以看出在两端拟合曲线非常的弯曲。...可以发现封装前和封装后得到的拟合图像是一样的。 ? Part3：使用岭回归的方式对生成的测试用例进行预测，求出相应的均方误差值，并绘制拟合曲线。...此时得到均方误差值为1.32，比前面使用线性回归得到的均方误差167.94好太多了，这就是模型正则化的威力，模型正则化能够让整个模型泛化能力得到大大的提高，而模型正则化的原理其实就是因为对于过拟合而言，...相比于不使用岭回归的拟合曲线，使用岭回归的拟合曲线要平缓的多。 ? Step2：岭回归超参数α取值为1。 ? 此时得到的均方误差值为1.18，比刚才α值设置为0.0001时候又好了一些。...此时得到的均方误差是1.3，依然是比较小，但是相比于之前α的取值稍微有点上升。出现这种情况，有可能是正则化有一点过头了。 接下里就可以使用封装的plot_model函数绘制一下拟合曲线。
print('最佳超参数:', grid_search.best_params_) print('最佳均方误差:', -grid_search.best_score_) # 在测试集上进行预测并计算均方误差...在搜索完成后，我们输出了最佳超参数和最佳均方误差，并在测试集上进行了预测和评估。 回归模型的评价指标有哪些？...均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）：它是均方误差的平方根，与均方误差相比，RMSE 更能体现预测值与真实值之间的差距。其公式为：RMSE=\sqrt{MSE}。...决定系数（Coefficient of Determination，R^2）：它是回归方程所能解释的总方差占总方差的比例，它的取值范围在 0 到 1 之间。...从数学和统计角度，MSE（均方误差）是评估回归模型性能的一种常用指标。MSE的优点是简单易用，容易计算和解释。
回归（Regression）算法指标X Mean Absolute Error 平均绝对误差 Mean Squared Error 均方误差 Root Mean Squared Error...MAE虽能较好衡量回归模型的好坏，但是绝对值的存在导致函数不光滑，在某些点上不能求导，可以考虑将绝对值改为残差的平方，这就是均方误差。...1.2 均方误差 MSE 均方误差MSE（Mean Squared Error）又被称为 L2范数损失。 还有没有比MSE更合理一些的指标？ ...如果结果是0-1之间的数，就是我们模型的好坏程度。 化简上面的公式，分子就变成了我们的均方误差MSE，下面分母就变成了方差： 以上评估指标有没有缺陷，如果有，该怎样改进？ ...2.4 召回率（查全率）Recall Recall 是分类器所预测正确的正样本占所有正样本的比例，取值范围为[0,1]，取值越大，模型预测能力越好。
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