一.MSE.RMSE.MAE 思路:测试数据集中的点,距离模型的平均距离越小,该模型越精确 # 注:使用平均距离,而不是所有测试样本的距离和,因为距离和受样本数量的影响 1)公式: MSE:均方误差 RMSE:均方根误差 MAE:平均绝对误差 二.具体实现 1)自己的代码 import numpy as np from sklearn.metrics import r2_score class SimpleLinearRegression: def __init__(self): ""

波士顿房价预测 首先这个问题非常好其实要完整的回答这个问题很有难度,我也没有找到一个完整叙述这个东西的资料,所以下面主要是结合我自己的理解和一些资料谈一下r^2,mean square error 和 mean absolute error.可能不是很完整,供参考 MSE 这个应用应该是最广的,因为他能够求导,所以经常作为loss function.计算的结果就是你的预测值和真实值的差距的平方和. MAE 这个用的不是上面的平方项了,而是用了绝对值项. R^2 看公式其实不难发现,它和MSE是有

衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE以及评价回归算法 R Square 衡量线性回归法的指标 对于分类问题来说,我们将原始数据分成了训练数据集和测试数据集两部分,我们使用训练数据集得到模型以后使用测试数据集进行测试然后和测试数据集自带的真实的标签进行对比,那么这样一来,我们就得到了我们的分类准确度,使用这种分类准确度来衡量机器学习模型的好坏 那么对于线性回归算法的好坏应该用什么来衡量呢 以简单线性回归算法来说,我们就是为了使损失函数尽可能的小,那么我们在使用的时候,实际上也是分成两部分的

衡量线性回归法的指标:MSE, RMSE和MAE 举个栗子: 对于简单线性回归,目标是找到a,b 使得尽可能小 其实相当于是对训练数据集而言的,即 当我们找到a,b后,对于测试数据集而言 ,理所当然,其衡量标准可以是 但问题是,这个衡量标准和m相关. (当10000个样本误差累积是100,而1000个样本误差累积却达到了80,虽然80<100,但我们却不能说第二个模型优于第一个) 改进==> 对式子除以m,使得其与测试样本m无关  ->  但又有一个问题,之前算这个公式时为了保证其每项为

分类问题的评价指标是准确率,那么回归算法的评价指标就是MSE,RMSE,MAE.R-Squared. MSE和MAE适用于误差相对明显的时候,大的误差也有比较高的权重,RMSE则是针对误差不是很明显的时候:MAE是一个线性的指标,所有个体差异在平均值上均等加权,所以它更加凸显出异常值,相比MSE: RMSLE: 主要针对数据集中有一个特别大的异常值,这种情况下,data会被skew,RMSE会被明显拉大,这时候就需要先对数据log下,再求RMSE,这个过程就是RMSLE.对低估值(under-p

转载:https://mp.weixin.qq.com/s/Xbi5iOh3xoBIK5kVmqbKYA https://baijiahao.baidu.com/s?id=1611951775526158371&wfr=spider&for=pc 无论在机器学习还是深度领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点.损失函数(Loss Function)是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度.我们的目标就是最小化损失函数,让 f(x) 与 y 尽量接近.通常可以使用梯度下降

前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读< Python 机器学习实战 >.而深度学习开始只是机器学习的一分支领域,它更强调从连续的层中进行学习,这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象,层级越高,抽象程度越大.这些层主要通过神经网络的模型学习得到的,最大的模型会有上百层之多.而最简单的神经网络分为输入层,中间层(中间层往往会包含多个隐藏层),输出层.下面几篇文章将分别从前馈神经网络 FNN.卷积神

SparkMLlib学习之线性回归 (一)回归的概念 1,回归与分类的区别 分类模型处理表示类别的离散变量,而回归模型则处理可以取任意实数的目标变量.但是二者基本的原则类似,都是通过确定一个模型,将输入特征映射到预测的输出.回归模型和分类模型都是监督学习的一种形式. 2.回归分类 线性回归模型:本质上和对应的线性分类模型一样,唯一的区别是线性回归使用的损失函数.相关连接函数和决策函数不同.MLlib提供了标准的最小二乘回归模型在MLlib中,标准的最小二乘回归不使用正则化.但是应用到错误预测值的

好文mark 转自机器之心 :https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-06-21-3 “损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分.L1.L2损失函数相信大多数人都早已不陌生.那你了解Huber损失.Log-Cosh损失.以及常用于计算预测区间的分位数损失么?这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦! 机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数,这个函数被称为“目标函数”.其中,我们一般把最小化的一类函数,称为“损失函数”.它能根据预测结果,衡

深度学习基础 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类,将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,它从输入数据中提取表示,紧接着的一个例子中,将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层,最后是一个10路的softmax层,它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组.每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率 损失函数(loss fun

预测房价:回归问题 回归问题预测结果为连续值,而不是离散的类别. 波士顿房价数据集 通过20世纪70年代波士顿郊区房价数据集,预测平均房价:数据集的特征包括犯罪率.税率等信息.数据集只有506条记录,划分成404的训练集和102的测试集.每个记录的特征取值范围各不相同.比如,有0~1,1~12以及0~100的等等. 加载数据集 from keras.datasets import boston_housing (train_data,train_targets),(test_data,test_

Python3入门机器学习经典算法与应用 (一个人学习或许会很枯燥,但是寻找更多志同道合的朋友一起,学习将会变得更加有意义✌✌) 使用新版python3语言和流行的scikit-learn框架,算法与编程两翼齐飞,由浅入深,一步步的进入机器学习的世界 学习机器学习相关技术的最好方式就是先自己设计和完成一些小项目,学到的不只是一门课程,更是不断思考的能力 第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习 欢迎大家来到<Python3玩转机器学习>的课堂.在这个课程中,我们将从0开始,一点一点进入机

概述 神经网络是深度学习的基础,它在人工智能中有着非常广泛的应用,它既可以应用于咱们前面的章节所说的Linear Regression, classification等问题,它还广泛的应用于image recognition,NLP 等等应用中,当然啦,这一节咱们主要讲述神经网络的最基础的结构以及应用,在后面我会逐渐的讲解基于咱们的这个最简单的神经网络结构的一些其他方面的优化和提升,例如有RNN,CNN等等.这一节主要讲解一下咱们的神经网络的结构,以及如何用TensorFlow和Keras构建一

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! Keras是Python中以CNTK.Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境.相对于其他深度学习的计算软件,如:Tensorflow.Theano.Caffe等,Keras在实际应用中有一些显著的优点,其中最主要的优点就是Keras已经高度模块化了,支持现有的常见模型(CNN.RNN等),更重要的是建模过程相当方便快速,加快了开发速度

介绍 想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型,并准备好将它交付给客户.但是,你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型? 当然是有的,简而言之,机器学习中损失函数可以解决以上问题. 损失函数是我们喜欢使用的机器学习算法的核心.但大多数初学者和爱好者不清楚如何以及在何处使用它们. 它们并不难理解,反而可以增强你对机器学习算法的理解.那么,什么是损失函数,你如何理解它们的意义? 在本文中,我将讨论机器学习中使用的7种常见损失函数,并解释每种函数的使

之前对决策树的算法原理做了总结,包括决策树算法原理(上)和决策树算法原理(下).今天就从实践的角度来介绍决策树算法,主要是讲解使用scikit-learn来跑决策树算法,结果的可视化以及一些参数调参的关键点. 1. scikit-learn决策树算法类库介绍 scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法,既可以做分类,又可以做回归.分类决策树的类对应的是DecisionTreeClassifier,而回归决策树的类对应的是DecisionTreeRegressor

SparkMLlib回归算法之决策树 (一),决策树概念 1,决策树算法(ID3,C4.5 ,CART)之间的比较: 1,ID3算法在选择根节点和各内部节点中的分支属性时,采用信息增益作为评价标准.信息增益的缺点是倾向于选择取值较多的属性,在有些情况下这类属性可能不会提供太多有价值的信息. 2 ID3算法只能对描述属性为离散型属性的数据集构造决策树,其余两种算法对离散和连续都可以处理 2,C4.5算法实例介绍(参考网址:http://m.blog.csdn.net/article/details

本章将对MPEG4及H.264的实现细节进行讲解和比对. Motion Estimation 衡量运动估计的好坏有三种函数(第228页):MSE,MAE和SAE,其中由于SAE运算速度最快所以采用的最多. 匹配块时用的搜索方法也有很多,最基本的方法是全局搜索(Full search),但是为了加快编码速度,也会采用一些近似最优的方法,例如一些快速搜索方法. 对于存在半像素或者四分之一像素运动估计的情况,通常是先找到整数情况下的最佳匹配,然后在其附近以更小的单位(半像素或者四分之一像素)去搜索.

目录 回归树 理论解释 算法流程 ID3 和 C4.5 能不能用来回归? 回归树示例 References 说到决策树(Decision tree),我们很自然会想到用其做分类,每个叶子代表有限类别中的一个.但是对于决策树解决回归问题,一直是一知半解,很多时候都是一带而过. 对于一个回归问题,我们第一时间想到的可能就是线性回归(linear regression),当线性回归不好的时候,可能想着用 SVR(Support Vector Regression)试试.但回归树(regression

from keras.datasets import boston_housing import numpy as np from keras import models from keras import layers import matplotlib.pyplot as plt #x,13个特征,一共404条数据 #y,连续值标签,单位是千美元 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = boston_housing.load_data() #对数据做原处

目录SAIU R20 1 6 第1页第1 章. 初识STM32...................................................................................................................... 11.1. 课前预习..........................................................................................