RMSE Root Mean Square Error,均方根误差 是观测值与真值偏差的平方和与观测次数m比值的平方根. 是用来衡量观测值同真值之间的偏差 MAE Mean Absolute Error ,平均绝对误差 是绝对误差的平均值 能更好地反映预测值误差的实际情况. 标准差 Standard Deviation ,标准差 是方差的算数平方根 是用来衡量一组数自身的离散程度 RMSE与标准差对比: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

'''需求:1 程序启动后,给用户提供查询接口,允许用户重复查股票行情信息(用到循环)2 允许用户通过模糊查询股票名,比如输入“啤酒”, 就把所有股票名称中包含“啤酒”的信息打印出来3 允许按股票价格.涨跌幅.换手率这几列来筛选信息,比如输入“价格>50”则把价格大于50的股票都打印,输入“市盈率<50“,则把市盈率小于50的股票都打印,不用判断等于.''' # 1.加载文件到内存,以字典储存stock_datas = {} # 保存所有股票信息 with open('stock_data.t

html格斗游戏,对打游戏 不用引擎,不用画布canvas,不用任何库(包括jquery), 原生div+img组件,开发格斗游戏游戏教程视频已经上传 b站:https://www.bilibili.com/video/av89986087/ 接下来会陆续发布该游戏的开发教程. 大家好,我是居家懒人,现在是2020年,我在湖北老家过春节,嗯~~~,因为这次武汉冠状病毒,大家都憋在家,都说呆在家里不出门,就是对国家最好的贡献,各位兄弟姐妹们,有没有坚持室内健身和学习呢 我的职业是做IT农民,就是什

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-freedom adjusted coefficient of determination 下面我对以上几个名词进行详细的解释下,相

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——转载网络 在科学计算和工程应用中,经常会遇到需要拟合一系列的离散数据,最近找了很多相关的文章方法,在这里进行总结一下其中最完整.几乎能解决所有离散参数非线性拟合的方法 第一步:得到散点数据 根据你的实际问题得到一系列的散点 例如: x=[3.2,3.6,3.8,4,4.2,4.8,5,5.4,6.2,6.4,6.6,6.9,7.1]';%加上一撇表示对矩阵的转置 y=[0.38,0.66,1,0.77,0.5,0.66,0.83,1,0.71,0.71,1,0.87,0.83]'; 第二步:

rxjava等系列产品.思想是很好的,但是被大多数人用成了一坨屎! 就拿rx最经典的那个例子来说: 假设有这样一个需求:界面上有一个自定义的视图 imageCollectorView ,它的作用是显示多张图片,并能使用 addImage(Bitmap) 方法来任意增加显示的图片.现在需要程序将一个给出的目录数组 File[] folders 中每个目录下的 png 图片都加载出来并显示在imageCollectorView 中.需要注意的是,由于读取图片的这一过程较为耗时,需要放在后台执行,而图

根据Andrew Ng在斯坦福的<机器学习>视频做笔记,已经通过李航<统计学习方法>获得的知识不赘述,仅列出提纲. 1 学习建议 误差太大,如何改进? 使用更多的训练样本→解决高方差 选用更少的特征→解决高方差 选取更多的特征→解决高偏差 增加多项式特征→解决高偏差 减小\(\lambda\)→解决高偏差 增大\(\lambda\)→解决高方差 评估机器学习算法的性能 对数据进行"洗牌",然后再分成训练集和测试集.通常用70%的数据作为训练集,用剩下30%的数据

In Week 6, you will be learning about systematically improving your learning algorithm. The videos for this week will teach you how to tell when a learning algorithm is doing poorly, and describe the 'best practices' for how to 'debug' your learning

ICML2016 TUTORIAL参会分享 本文转自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MDE4NTk4MQ==&mid=2658399541&idx=1&sn=de6da3b595f1843a85acf75110f54e48 原创 2016-07-26 阿里巴巴-探微 蝙蝠遐想 本次ICML会议的tutorial安排在主会前一天.这次tutorial内容非常丰富,有微软亚研的hekaiming(已经跳去facebook)介绍深度残差网络,

简介 在商业应用中,时间是最重要的因素,能够提升成功率.然而绝大多数公司很难跟上时间的脚步.但是随着技术的发展,出现了很多有效的方法,能够让我们预测未来.不要担心,本文并不会讨论时间机器,讨论的都是很实用的东西. 本文将要讨论关于预测的方法.有一种预测是跟时间相关的,而这种处理与时间相关数据的方法叫做时间序列模型.这个模型能够在与时间相关的数据中,寻到一些隐藏的信息来辅助决策. 当我们处理时序序列数据的时候,时间序列模型是非常有用的模型.大多数公司都是基于时间序列数据来分析第二年的销售量,网站流

线性回归是机器学习中最基础的模型,掌握了线性回归模型,有利于以后更容易地理解其它复杂的模型. 线性回归看似简单,但是其中包含了线性代数,微积分,概率等诸多方面的知识.让我们先从最简单的形式开始. 一元线性回归(Simple Linear Regression): 假设只有一个自变量x(independent variable,也可称为输入input, 特征feature),其与因变量y(dependent variable,也可称为响应response, 目标target)之间呈线性关系,当然x

一.概念 XGBoost全名叫(eXtreme Gradient Boosting)极端梯度提升,经常被用在一些比赛中,其效果显著.它是大规模并行boosted tree的工具,它是目前最快最好的开源boosted tree工具包.XGBoost 所应用的算法就是 GBDT(gradient boosting decision tree)的改进,既可以用于分类也可以用于回归问题中. 1.回归树与决策树  事实上,分类与回归是一个型号的东西,只不过分类的结果是离散值,回归是连续的,本质是一样的,都

链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/48589754 三维扫描仪有三个误差来源: ● 线性误差(激光雷达部分/LARA) ● 测距噪声(激光雷达部分/LARA) ● 测角误差(机械偏转部分) 它的硬件包括两个部分 1.激光雷达系统(The LAser RAdar system/LARA),它的作用是发射激光,测量激光飞行时间,计算被测物体的距离. 2.机械偏转系统(The Mechanical Deflection System),它的作用是引导激光束的发射方向.偏转

目录 一. 正交化 二. 指标 1. 单一数字评估指标 2. 优化指标.满足指标 三. 训练集.验证集.测试集 1. 数据集划分 2. 验证集.测试集分布 3. 验证集.测试集大小 四. 比较人类表现水平 1. 贝叶斯最佳误差 2. 改进方向 全部来自同一分布 当训练集来自不同分布 五. 误差分析 错误标签 六. 快速搭建系统并迭代 七. 迁移学习 八. 多任务学习 九. 端到端的学习 参考笔记:深度学习笔记 一. 正交化 正交化就是将深度学习的整个过程的所有需要解决的问题独立开来.针对于某个方

本次ICML会议的tutorial安排在主会前一天.这次tutorial内容非常丰富,有微软亚研的hekaiming(已经跳去facebook)介绍深度残差网络,也有deepmind的david silver介绍强化学习,还有一系列优化相关的topic等等.笔者选取了深度残差网络,随机梯度,深度强化学习三个topic,下面简单做一下与会分享: Deep Residual NetworkHe Kaiming FACEBOOK 相关介绍链接 http://kaiminghe.com/icml16tu

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/234 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看

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一.简介 1.KVC简介 2.KVO简介 二.KVC相关技术 1.Key和Key Path 2.点语法和KVC 3.一对多关系(To-Many)中的集合访问器方法 4.键值验证(Key-Value Validation) 5.KVC对数值和结构体型属性的支持 6.集合运算符(Collection Operators) 三.实现原理 1.KVC如何访问属性值 2.KVC/KVO实现原理 四.优点和缺点 1.优点 2.缺点 前言: 1.本文基本不讲KVC/KVO的用法,只结合网上的资料说说对这种技术

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