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

规模 信息浓度非常高的一本书.篇幅也不小,纸书有568页,致谢与注释只占7%. 全书讲各种复杂的东西中存在的普遍规律:哺乳动物体重每增加一倍,心率降低25%:城市人口每增加一倍,加油站只增加85%:城市规模越大,工资越高,GDP越高,犯罪案件越频发,艾滋病和流感病例越多,餐厅越多,产生的专利数量越多: 整体风格旁征博引,知识点特别多.作者写书的时候75岁(今年78岁),曾经是物理学家,最近十多年专门研究复杂性科学.书中大部分信息引自现存的学术论文中,少数是作者自己的课题组研究成果. 全书10章,

来源:https://blog.csdn.net/capecape/article/details/78623897 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

1.MSE(均方误差)(Mean Square Error) MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均. 范围[0,+∞),当预测值与真实值完全相同时为0,误差越大,该值越大. import numpy as np from sklearn import metrics y_true = np.array([1.0, 5.0, 4.0, 3.0, 2.0, 5.0, -3.0]) y_pred = np.array([1.0, 4.5, 3.5, 5.0, 8.0, 4.5, 1.0])

https://blog.csdn.net/reallocing1/article/details/56292877 MSE: Mean Squared Error  均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值;  MSE可以评价数据的变化程度,MSE的值越小,说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度.   MSE=1N∑t=1N(observedt−predictedt)2 MSE=1N∑t=1N(observedt−predictedt)2 RMSE  均方误差:均方根误差是均方误差的

摘要: 我的技术博客经常被流氓网站恶意爬取转载.请移步原文:http://www.cnblogs.com/hamhog/p/3907146.html,享受整齐的排版.有效的链接.正确的代码缩进.更好的阅读体验. 关于android:layout_weight到底是什么含义,在网上“越大所占比例越大”和“越大所占比例越小”两种说法都有.实际上这两种情况也都有. 例1:0dp <LinearLayout android:orientation="vertical" android:l

运气,其实就是一个复杂系统孕育出的,超出已知经验的解决方案.它不是没有产生机制.只不过,这个机制太复杂,涉及的因素太多.我们没法复制.所以,我们只能笼统的,把这套机制称为运气,或者命数. 举个例子,假设我买了一支股票,运气非常好,涨了.你能说这是什么神秘因素导致的吗?是背后有个复杂系统,涨一定有原因,只不过,这个原因我不了解而已.我不了解这个原因,股票上涨这件事情在我身上不能复制.我只能把它称之为运气. 再深入一步.什么情况下,我们会有运气?系统越复杂,我们有运气的机会就越大. 比如,我和一个拳

我大多数时候使用 MacBook,不过 WIN 10(预览版)的推送还是让我忍不住升级玩玩——它是微软史上首款真正意义上的免费操作系统,正式版将与中国诸多互联网巨头联合提供升级工具分发这一体现了微软迎接移动浪潮的操作系统. 一.安装过程更快速简单. WIN 10 提供多种安装方式:基于 Windows Insider 的一键升级,傻瓜式操作方法.第二种则是下载 ISO 镜像文件制作光盘或者启动盘进行安装.前几天我过于信任微软的能力,选择了第一种方式,结果一个通宵都未安装完毕,停留在 70%,第二

进程的休眠:Thread sleep(1000);//括号中以毫秒为单位 当main()运行完毕,即使在结束时时间片还没有用完,CPU也放弃此时间片,继续运行其他程序. Try{Thread.sleep(1000);} Catch(Exception e){e.printStackTrace(e);} T1.join()表示运行线程放弃执行权,进入阻塞状态. 当t1结束时,main()可以重新进入运行状态. T1.join实际上是把并发的线程编程并行运行. 线程的优先级:1-10,越大优先级越高

ElasticSearch优化系列四:ES的heap是如何被瓜分掉的 转自:https://www.jianshu.com/p/f41b706db6c7 以下分别解读几个我知道的内存消耗大户: Segment MemorySegment不是file吗?segment memory又是什么?前面提到过,一个segment是一个完备的lucene倒排索引,而倒排索引是通过词典(Term Dictionary)到文档列表(Postings List)的映射关系,快速做查询的.由于词典的size会很大,

将Form的AlphaBlend属性设置为True,之后调整Form的AlphaBlendValue属性,255为不透明,数字越小透明度越大~~~想显示文字用lable就行哈~~~直接在窗体上写字就行了.Self.Canvas.TextOut(0, 0, 'Hello!');实在不行就将form的TransparentColor打开将form颜色设置好然后将form的颜色设置到TransparentColorValue 不要忘记将label的Transparent属性也打开

评分模型的检验方法和标准通常有:K-S指标.交换曲线.AR值.Gini数等.例如,K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值,具体标准为:如果K-S大于40%,模型具有较好的预测功能,发展的模型具有成功的应用价值.K-S值越大,表示评分模型能够将“好客户”.“坏客户”区分开来的程度越大. 例如,K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值,具体标准为:如果K-S大于40%,模型具有较好的预测功能,发展的模型具有成功的应用价值.K-S值越大,表示评分模型能够将“好客户”.“坏客户”区分开来的程度越大

10131越大越聪明(蓝桥杯每周一题) [问题描述] 一些人认为,大象的体型越大,脑子越聪明.为了反驳这一错误观点,你想要分析一组大象的数据,找出尽量 多的大象组成一个体重严格递增但 IQ 严格递减的序列. [输入] 输入包含若干大象的数据,每行一头大象,直到输入结束.每头大象的数据包括两个整数:第一个是以千克为 单位的体重,第二个是以整百为单位的 IQ 指数.两个整数均在 1 到 10000之间.输入最多包含 1000 头 大象.两头大象可能有相同的体重,或者相同的 IQ,甚至体重和 IQ 都

大家好,欢迎来到老胡的博客,今天我们继续了解设计模式中的职责链模式,这是一个比较简单的模式.跟往常一样,我们还是从一个真实世界的例子入手,这样大家也对这个模式的应用场景有更深刻的理解.   一个真实的栗子 作为上班族,相信大家对请假都不陌生,每个公司都有自己请假的流程,稍微讲究点的公司还会有细致的规定,比如,3天以内的假期,小组长有权力批准,3天以上的假期就要找更高级别的领导批准.这种制度就是典型的权力越大职责越大--毕竟,批长假的职责只在高级主管那里存在. 除了规定出这样细致的要求之外,大部分

有这么一则故事:三个泥瓦匠在砌墙,一个人走过来,问他们在干什么. 第一个泥瓦匠没好气地说,你没看见吗?我在辛苦地砌墙呢.第二个回答,我们正在建一座高楼.第三个则洋溢着喜悦说,我们正在创造美好生活. 10年过去了,第一个人仍然在做泥瓦匠,第二个人成为了一名工程师,而第三个人则成为建筑公司的老板. 工作本身没有区别,为什么三个人的人生走向却大相径庭? 这就是格局的不同,造就了不同的结局. 所谓格局,就是一个人的眼界.胸襟.胆识等心理要素的内在布局.面对同样的情况,一开始的格局就决定了事情的走向,什么

首先说明一下MySQL的版本:mysql> select version();+-----------+| version() |+-----------+| 5.7.17    |+-----------+1 row in set (0.00 sec)表结构:mysql> desc test;+--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+| Field  | Type              

近日,全球知名信息技术咨询公司IDC在网易云创大会上发布了<2018中国企业数字化发展报告>(下称报告).报告显示,近几年我国数字经济占GDP比重逐年增加,至2017年已经达到32.9%,规模达27.2万亿元.但相对于发达国家(美.德.英)数字经济占GDP比重超过50%,仍有很大提升空间.目前我国数字经济增速将近20%,已超过上述发达国家. IDC通过对我国六大重点行业的100家大型企业调研显示,在整体数字化水平方面,行业间差距较大:靠近消费者的行业(零售.文娱.金融)数字化程度较高,很多已经

MSE: Mean Squared Error 均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值; MSE可以评价数据的变化程度,MSE的值越小,说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度. MSE=1N∑t=1N(observedt−predictedt)2

编者按:现在的技术界有一种倾向,将软件/应用操作简单化,用户能轻松上手.但是工具是否强大,取决于它能否灵活地满足使用者的各种需要.有些工具虽然很难入门,学会了便能对自己的操作有更深的层次的了解,能赋予创造和表达更大的自由度.本文编译自Quartz的原题为“Forget easy-to-use design. Choose something hard instead”的文章. Vim是一款文本编辑器,基于上世纪70年代开发的vi. 试过的人都公认说难,就连程序员都觉得光是退出程序都不那么简单.但

在上一个博客中,我们构建了随机森林温度预测的基础模型,并且研究了特征重要性. 在这个博客中,我们将从两方面来研究数据对预测结果的影响 第一方面:特征不变,只增加样本的数据 第二方面:增加特征数,增加样本的数据 1.sns.pairplot 画出两个变量的关系图,用于研究变量之间的线性相关性,sns.pattle([color]) 用于设置调色板, 有点像scatter_matrix 2.MSE   round(abs(pred - test_y).mean(), 2)  研究预测值与真实值之差的