例如在衡量房产时，y的单位是（万元），那么衡量标准得到的结果是（万元平方）。...要求真实值 与 预测结果 之间的距离最小，可以直接相减做绝对值，加m次再除以m，即可求出平均距离，被称作平均绝对误差MAE（Mean Absolute Error）： 在之前确定损失函数时，我们提过...我们看到MAE指标得到的误差要比RMSE指标得到的误差小。说明不同的评价指标的结果不同。...从数学角度来分析，RMSE和MAE的量纲相同，但RMSE的结果较大，这是因为RMSE是将错误值平方，平方操作会放大样本中预测结果和真实结果较大的差距。MAE没有放大。...MSE（预测值与真实值之差的平方和，再除以样本量）、均方根误差RMSE（为了消除量纲，将MSE开方）、平均绝对误差MAE（预测值与真实值之差的绝对值，再除以样本量）、以及非常重要的、效果非常好的R方（因此用
注意，这时得到的实际上是线性回归时用到的一个关于输入 的线性函数，但这对二元分类问题来讲，却不是一个非常好的算法。因为 表示实际值 等于1的几率，也就是说 应该在0到1之间。...为了训练逻辑回归模型，得到参数 和参数 。 看到这里你可能有点蒙逼，先来看一下损失函数吧，你可能会问那 什么是损失函数？...一般的损失函数有预测值和实际值的平方差或者它们平方差的一半，但是通常在逻辑回归中不这么做，为什么？...而在逻辑回归中，我们期待的输出就是1或者0，是不是这个损失函数更好呢？:) 可以看出来，损失函数是在单个训练样本中定义的，它衡量的是算法在单个训练样本中表现如何。...需要定义一个算法的 代价函数，算法的代价函数，是对 个样本的损失函数求和，然后除以 ： 在训练逻辑回归模型时，找到合适的 和 ，来让代价函数 的总代价降到最低即为所求。
智商没毛病～ 当我们回头仔细思考问题1时，更严谨的回答应该是等体积的铁比棉花重，或者问一下各自的质量再作比较。 而日常中问题1没毛病的原因是：我们默认了比较的是密度。...图5 图6，图7是分别基于图4，图5除以各自的△bin，得到概率密度柱状图，可以看出两个结果一致，且都和理论上的正态分布曲线（红色曲线）相吻合。 ? 图6 ?...所以不用除以△bin，也是为了避免因为分析参数选取不同而导致不同的结果。...随机信号是不同频率信号杂糅在一起，由于频率分辨率△f不同，会影响各频率下频谱能量幅值的大小，需要除以△f，用PSD表示，是为了避免因为分析参数选取不同而导致不同的结果。 2....由于PSD谱线在频谱上包络的面积开根号是RMS值，等于时域上的RMS，再加上随机信号的频谱谱线多是由平均得到，故在能量上进行平均计算会得到比较好的一致性。
在处理时间序列预测问任务时，损失函数的选择非常重要，因为它会驱动算法的学习过程。以往的工作提出了不同的损失函数，以解决数据存在偏差、需要长期预测、存在多重共线性特征等问题。...本文工作总结了常用的的 14 个损失函数并对它们的优缺点进行分析，这些损失函数已被证明在不同领域提供了最先进的结果。...时间序列数据具有以下组成部分 level：每个时间序列都有一个 base level，简单的 base level 的计算可以直接通过对历史数据进行平均/中位数计算得到； 周期性：时间序列数据也有一种称为周期性的模式...这个简单的预测变量仅代表实际值的平均值。结果，相对平方误差将总平方误差除以简单预测变量的总平方误差以对其进行归一化。可以在以不同单位计算误差的模型之间进行比较。...它通过从实际值减去预测值的绝对值除以实际值来计算每个时间段的平均绝对百分比误差百分比。由于变量的单位缩放为百分比单位，因此平均绝对百分比误差（MAPE）广泛用于预测误差。
a和b； 在训练集训练得到的参数a和b，将测试集的样本丢到训练好的模型当中（对于简单线性回归问题上就是代入y = ax + b）的方程中，求得出对应的预测的结果； ?...比如说，两个人A, B都在做一个房产预测的算法，A说自己做的房产预测的方法在上面的衡量标准下得到误差累计的平方和是1000，B则在此衡量标准下得到的是800，很显然并不能说明B的算法更好，因为我们不知道...他的意思就是在测试集上针对每一个样本都预测出一个结果，那么直接将预测结果与真实结果相减取绝对值，然后将全部样本的误差进行累加，之后取一个平均。...这里要注意： 前面介绍线性回归算法的时候，在训练过程中的损失函数或者目标函数没有定义成MAE平均绝对值误差，是因为绝对值不是一个处处可导的函数，所以他不方便用来求极值，但是这个方法完全可以评价线性回归算法...，哪个最大的错误值相应的比较小，我们在训练模型时候使用的目标函数就是使用RMSE中根号里面没有除以m的那一部分，这一部分其实和优化RMSE本质是一样的，当然在训练的时候使用的是训练集而不是测试集。
岭回归最先用来处理特征数多于样本数的情况，现在也用于在估计中加入偏差，从而得到更好的估计。...此外，与简单的线性回归相比，缩减法能够取得更好的预测效果。 为了使用岭回归和缩减技术，首先需要对特征做标准化处理。因为，我们需要使每个维度特征具有相同的重要性。...本文使用的标准化处理比较简单，就是将所有特征都减去各自的均值并除以方差。 2、编写代码 代码很简单，只需要稍做修改，其中，λ为模型的参数。...在最左边，即λ最小时，可以得到所有系数的原始值（与线性回归一致）； 而在右边，系数全部缩减成0；在中间部分的某个位置，将会得到最好的预测结果。...当构建了一个模型后，可以运行该算法找出重要的特征，这样就有可能及时停止对那些不重要特征的收集 总结一下： 缩减方法（逐步线性回归或岭回归），就是将一些系数缩减成很小的值或者直接缩减为0。
付费咨询：您好，初学统计学的新人。 请问通常来说，会采用标准差还是变异系数来代表离差呢? 能否以图中的这个数据来解释呢？ 思考很久，虽是新人问，但是好问题。...离差平方和、平均差、极差、分位数、标准差、方差、变异系数等； 接下来，回归正题，如何更好的度量两组或多组的数据离算程度呢？...首先纠正一下，离差是一个观测值或样本的点与期望值的差值！离差是衡量单一观测值的，不能用于衡量一组数据的计算程度的，但是一组数据的离差和或者离差平方和可以度量离散程度。...存在即合理，为了处理特殊的情况，那就是测量的尺度和量纲有差异的时候；需要用标准差除以均值，来消除尺度和量纲的影响。...比如用厘米和千米度量A,B两组数据，得到的方差都是1，理论上离散度应该是一样的，但是1厘米和1千里直接比较与理论大相径庭。
逻辑回归损失函数 （我的回答：对数损失，或者预测值与实际值的交叉熵损失） 1. 如果样本不均衡，需要在损失函数上做操作，该怎么处理？...伯努利分布概率为P，执行N次中k次发生，用极大似然估计估算P的值 （我的回答：在纸上写出了二项式分布的概率函数作为似然函数,P为参数，求argmax, （似然函数求导为零得到）P=k/N） 3....L1范数是各个参数绝对值之和，是每个|wi| < C 的条件下最小化训练损失（经验损失）Loss，根据拉格朗日乘子法可以得到L = 训练损失 + 入L1范数；L1范数能起到是参数稀疏化作用，又是可以作为特征选择...C求和（yif(xi)）+ 1/2 ||w||,如果过拟合，应该减小C（这里如果除以C，那么参数就被整合到了正则项里面，可能更好理解）。还有如果因用到核函数过拟合，降低核函数复杂度） 6....假如面试官打了自己一枪没死，现在把枪交给你，你得朝自己开一枪，问开枪之前，你是否会让弹夹旋转，切换子弹。
机器学习问题类型 对问题进行分类，好处就在于可以更好的把握问题的本质，更好的知道什么类型的算法需要用到。...如垃圾邮件识别 回归（regression）：有一些已经标注好的数据，标注值与分类问题不同，分类问题的标注是离散值，而回归问题中的标注是实数，在标注好的数据上建模，对于新样本，得到它的标注值。...模型由训练过程得到，利用模型，可以对新样本做出推测，并可以计算得到这些预测的精确度等指标。训练过程往往需要在训练集上达到一定程度的精确度，不欠拟合或过拟合。...增强学习（Reinforcement Learning）：在这种学习方式中，模型先被构建，然后输入数据刺激模型，输入数据往往来自于环境中，模型得到的结果称之为反馈，使用反馈对模型进行调整。...在本文中，可以看到很多不同的分类方法。 回归（Regression） 回归是在自变量和需要预测的变量之间构建一个模型，并使用迭代的方法逐渐降低预测值和真实值之间的误差。回归方法是统计机器学习的一种。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍在线性回归中使用梯度下降法。 一 线性回归中的梯度下降法 前几小节为了更好的介绍梯度下降法的过程，我们将损失函数定义成二次曲线的形式。...在这一小节将梯度下降法真正的应用在线性回归中。 ? 此时将梯度下降法应用于线性回归中，相应的损失函数变成了真实值与预测值之间差值的平方之和，而参数不再是仅仅是一个theta而是一个向量θ。...由于此时theta不在是一个值，因此不能用导数来表示。对于多元变量进行求导，也就是梯度值，此时梯度就是损失函数J对θ向量中每一个参数都求偏导的结果，因此此时的梯度本身也是一个向量。...在一些资料看到，在线性回归中使用梯度下降法要优化的目标函数在MSE基础上除以2，如果损失函数这样取的话，就会和对损失函数J求导中平方拿出来的2约掉，其实就相当于J(θ)的梯度前的系数变成1/m。...(学习率)来得到我们想要的结果，但是那样的话可能会影响效率。
抛砖引玉 C语言负数除以正数，与正数除以负数或者负数除以负数的余数和商，正负有谁定呢？ -3 / 2 = ？; -3 % 2 = ?; 3 / (-2) = ?; 3 % (-2) = ?...举例说明 考虑一个简单的例子：3/2，商为1，余数也为1。此时，第1条性质得到了满足。(-3)/2 的值应该是多少呢?...例如， 假定我们有一个数 n，它代表标识符中的字符经过某种函数运算后的结果，我们希望通过除 法运算得到哈希表的条目 h，满足 0<=h<HASHSIZE。...C语言早期是没有固定规定的,所以一些书中会有谁这种行为值不固定,是编译器而内决定,但是现在C99中有强制规定了,要求对容于整型数a,b,必然满足 a%b==a-(a/b)b，如果第一操作数为负，则得到的模为负...，更好的做法是，程序在设计时就应该避免 n 的值为负这样的情形，并且声明 n 为无符号数。
问15：在分析了你的模型后，经理告诉你，你的模型有多重共线性。你会如何验证他说的是真的？在不丢失任何信息的情况下，你还能建立一个更好的模型吗？...为了解决这个问题，我们计算相关性来得到一个介于-1和1之间的值，就可以忽略它们各自不同的度量。 ? 问20：是否有可能捕获连续变量和分类变量之间的相关性？如果可以的话，怎样做？...问35：我知道校正R²或者F值来是用来评估线性回归模型的。那用什么来评估逻辑回归模型？...问37：你认为把分类变量当成连续型变量会更得到一个更好的预测模型吗？ 回答：为了得到更好的预测，只有在分类变量在本质上是有序的情况下才可以被当做连续型变量来处理。...答：OLS和最大似然是使用各自的回归方法来逼近未知参数（系数）值的方法。简单地说，普通最小二乘法（OLS）是线性回归中使用的方法，它是在实际值和预测值相差最小的情况下而得到这个参数的估计。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 代价函数 在监督学习的回归问题中，代价函数就是用于找到最优解的目的函数，反应了预测函数的准确性。...代价函数的值越小，说明在回归问题的中，计算机程序对数据拟合的越好。也就是假设函数越正确。...---- 比如，对于这个假设函数（可以看成是求房价的假设函数）: 代价函数是： 也就是 预测值与真实值的差的平方和，再除以2m（2倍样本数量）。...在假设函数中：θ0和θ1两个参数，不同的参数会有不同的假设函数 如下图所示： 在拟合数据的过程中，我们要不断的修改θ0和θ1这两个参数，来得到更好的参数，从而得到更准确的假设函数，也就就是预测函数...从cost function中我们可以知道，代价函数的值越小那么我们的参数就选取的越好，假设函数预测的结果也就更准确。
机器学习问题类型 对问题进行分类，好处就在于可以更好的把握问题的本质，更好的知道什么类型的算法需要用到。...如垃圾邮件识别 回归（regression）：有一些已经标注好的数据，标注值与分类问题不同，分类问题的标注是离散值，而回归问题中的标注是实数，在标注好的数据上建模，对于新样本，得到它的标注值。...模型由训练过程得到，利用模型，可以对新样本做出推测，并可以计算得到这些预测的精确度等指标。训练过程往往需要在训练集上达到一定程度的精确度，不欠拟合或过拟合。...增强学习（Reinforcement Learning）：在这种学习方式中，模型先被构建，然后输入数据刺激模型，输入数据往往来自于环境中，模型得到的结果称之为反馈，使用反馈对模型进行调整。...在本文中，可以看到很多不同的分类方法。 回归（Regression） 回归是在自变量和需要预测的变量之间构建一个模型，并使用迭代的方法逐渐降低预测值和真实值之间的误差。
这会持续更新，希望你能喜欢 目前已整理的有： 关于SVM，面试官们都怎么问 关于ELMo，面试官们都怎么问 关于Transformer，面试官们都怎么问 关于BERT，面试官们都怎么问 一...随机梯度下降是以高方差频繁更新，优点是使得sgd会跳到新的和潜在更好的局部最优解，缺点是使得收敛到局部最优解的过程更加的复杂。...为什么我们还是会在训练的过程当中将高度相关的特征去掉 去掉高度相关的特征会让模型的可解释性更好 可以大大提高训练的速度。...逻辑回归的优缺点总结 优点： 形式简单，模型的可解释性非常好。从特征的权重可以看到不同的特征对最后结果的影响，某个特征的权重值比较高，那么这个特征最后对结果的影响会比较大。 模型效果不错。...逻辑回归可以很方便的得到最后的分类结果，因为输出的是每个样本的概率分数，我们可以很容易的对这些概率分数进行cut off，也就是划分阈值(大于某个阈值的是一类，小于某个阈值的是一类)。
这些向量的维数选择为128，以更好地捕捉网络细节，同时降低网络处理的计算成本。...其中， F(t_c)[i][j] 表示利用第 i 个训练集网络训练得到的SGNN在第 j 个测试集网络上得到的预测指标，具体计算公式为： 即最终被影响的节点数除以总的节点数。...需要注意的是，上述指标是在多个 k 下求和的结果。 得到了多组测试结果后，利用以下公式选出最优的训练网络： 得到最优训练网络后，再走一遍上述流程，训练出一个最佳的SGNN。...得到最佳模型后，按照下述流程对目标网络进行测试： 具体来讲，首先利用struc2vec得到目标网络的节点嵌入表示，接着将这些表示输入到前面得到的最佳SGNN中以得到所有节点的影响力预测值，然后选出影响力排名前...最终得到的指标为一个-1到1的小数，-1表示绝对不相似，1表示绝对相似。 实验结果不再详细描
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。...的求解看成一个多任务学习问题，用 ? 个任务的数据通过回归来拟合 ? 。作者称这 ? 个任务称为“基任务”，用 ? 来表示。回归问题可表示为： ?...函数，作者得到了一个更一般的结论，也就是本文中所提出的Proposition 1： 命题1. 令 ? ， ? 为 ? 中的最优策略 ? 在 ? 中执行时的Q值函数。给定 ?...个Q函数拟合结果 ? ，使得 ? ， ? 都成立，设 ? 则 ? 其中， ? 是 ? 的最优Q值函数， ? 则是 ? 中策略 ? 的Q值函数。 ? 是 ?...这些问题在这篇文章中没有讨论，作者凭经验设计了4个“基任务”，得出了较好的结果，但是4个够不够，多不多？这些问题都还有待研究。
举个例子，当训练一个模型，比如 logistic 回归时，你也许会记得，归一化输入特征可以加快学习过程： 计算了平均值，从训练集中减去平均值； 计算了方差，从上面的结果中除以方差； 接着完成对数据集进行归一化...这其实就是一个问题——把学习问题的轮廓，从很长的东西，变成更圆的东西，变得更易于算法优化。 所以这是有效的，对 logistic 回归和神经网络的归一化输入特征值而言。 那么更深的模型呢？...但 BN 的做法是将 值进行归一化，此过程将由上面提到过的 和 两参数控制，这一操作会得到一个新的归一化 值（），然后将其输入激活函数中得到 ，即 。...到这里，简单的 BN 操作就已经清晰明了了——计算均值和方差，减去均值，再除以方差，如果你使用的是深度学习编程框架，通常不必自己实现 BN 层，但是需要知道它是如何作用的，因为这可以帮助你更好地理解代码的作用...接着，继续第二个 mini-batch()，BN 会减去均值，除以标准差，由 和 重新缩放，这样就得到了 ，而这些都是在第一个 mini-batch 的基础上，再应用激活函数得到 。
回归树总体流程也是类似，不过在每个节点（不一定是叶子节点）都会得一个预测值，以年龄为例，该预测值等于属于这个节点的所有人年龄的平均值。...如果是用一棵传统的回归决策树来训练，会得到如下图1所示结果： ? 现在我们使用GBDT来做这件事，由于数据太少，我们限定叶子节点做多有两个，即每棵树都只有一个分枝，并且限定只学两棵树。...我们会得到如下图2所示结果： ? 在第一棵树分枝和图1一样，由于A,B年龄较为相近，C,D年龄较为相近，他们被分为两拨，每拨用平均年龄作为预测值。...这里的数据显然是我可以做的，第二棵树只有两个值1和-1，直接分成两个节点。此时所有人的残差都是0，即每个人都得到了真实的预测值。 换句话说，现在A,B,C,D的预测值都和真实年龄一致了。...re-sampling一个缺点是它的随机性，即同样的数据集合训练两遍结果是不一样的，也就是模型不可稳定复现，这对评估是很大挑战，比如很难说一个模型变好是因为你选用了更好的feature，还是由于这次sample
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
