在其他问题中，我读到了错误函数和损失函数之间的区别，但是我没有弄清楚准确的距离是多少。在外行术语中，我理解的误差函数用于计算预测输出和实际输出之间的距离，损失函数是该误差函数的平均值。
浏览 2提问于2019-09-10得票数 0
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关于如何实现均方误差代价函数，我有一个问题：import numpy as np
Ypredicted - Y))
print(sess.run(cost))我不明白为什么它要把第一个成本函数的分母乘以我从不同的MSE实现中得到了不同的答案，成本
浏览 1提问于2018-01-28得票数 3
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我是机器学习和统计的新手，对成本函数&均方误差(MSE)公式感到困惑。在斯坦福大学的机器学习课程中，成本函数公式如下所示：
在其他一些来源，成本函数被称为均方误差(MSE)，并给出了如下图所示的公式。均方误差公式什么将是成本函数公式&是成本函数和MSE不同或相同。请让我知道为什
浏览 5提问于2018-05-21得票数 2
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我知道有RMSE和R2函数，我可以利用它们来计算测试数据的均方误差和均方误差。在测试数据上，调整后的R平方图是否有类似的函数？
浏览 2提问于2020-02-15得票数 0
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这是我的结果值Model1测试均方误差：72018955075415565139968.00测试分数：-236446352571492139008.00我使用的是tensorflow 1.13.1和python 3.7
浏览 5提问于2019-10-16得票数 1
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虽然我的其余实现似乎可以正常运行，但我想知道用于训练网络的损失函数。在Sutton的“强化学习:简介”一书中，均方误差(MSVE )被描述为标准损失函数。它基本上是均方误差乘以开策略分布。(所有状态的求和s( onPolicyDistribution(s) * V(s) - V'(s，w)²))
我现在的问题是:当我的策略是一个学习的值函数的贪婪函数时，我如何在策略分布上获得它？我在pyt
浏览 5提问于2017-10-11得票数 3
在使用我的数据集时，我注意到Excel趋势线拟合给出的结果与python中的curve_fit有很大不同： Excel指数趋势线给出了以下方程y= 0.00002178exp(0.53759216x)，其中a= 0.00002178，b= 0.53759216 Python curve_fit (无约束)结果为a= 0.19807362，b= 0.25736161 绘制时，Python解决方案似乎不如return a*np.exp(x*b)
popt, pcov = curve_fit(func, df['x'].va
浏览 67提问于2019-10-15得票数 1
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是否有任何方法在数据集中进行异常检测，使用递归曲线拟合和删除与曲线相关的最大均方误差的点，直到达到可接受的阈值？对于python2.7，我使用的是scipy.optimize.curve_fit函数，最好是使用python。
浏览 5提问于2015-05-18得票数 0
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我目前有一个多元回归，根据预期寿命和影响它的变量生成OLS摘要，但是不包括RMSE或标准差。状态模型是否有rsme库，是否有方法计算与我的代码的标准偏差？import pandas as pdimport statsmodels.formula.api as smf
df = pd.read_excel(C:/Users/File1.xlsx, sheet_name =
浏览 8提问于2021-07-26得票数 0
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均方误差与误差平方，导致所有误差均为正。与误差的正性或正性有关的信息将丢失。是否有考虑错误符号的错误函数？
浏览 4提问于2015-01-08得票数 0
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毫升模型给我零精度
、、、
我在一个小数据集中测试一个ML模型x=data.iloc[:,0:3]sd=preprocessing.scale(x)#print(data.head())
from keras.layers import Densemodel.add(Dense(1,
浏览 4提问于2020-03-09得票数 1
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改进线性回归模型的技巧
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训练集的均方误差: 36530921.0123有人能给我一些建议来提高这个型号的效率吗？
编辑:我刚刚实现了同样的问题，使用线性回归和归一化的特性。我得到了以下输出:训练集的均方误差: 5.468490570335696e-10训练集的R2值: 0.9275088299658416训练集的均方误差: 4.111793316375822e-10训练集的
浏览 0提问于2018-04-18得票数 3
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我应用了本教程 (在不同的数据集上)，该模型不计算单个输出的均方误差，因此我在比较函数中添加了以下行：但在测试数据上，预测的损失和均方误差与model.evaluation的损失和均方误差不同。
浏览 7提问于2020-03-26得票数 1
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如何使用字典中的值创建循环函数？
、、、、
我用python创建了一个字典，它从我本地机器上的一个文件夹中获取各种文件。：01/02/2010 50003/02/2010 360我是否可以创建一个循环函数，该函数从每个Keys的'Total‘列获取字典值，以便只需运行一次代码就可以输出给每个文件的均方误差？我想主要关注Tot
浏览 9提问于2019-07-09得票数 0
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目标函数与评价指标的匹配
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模型拟合的目标函数和模型验证的评价指标是否需要在整个超参数搜索过程中保持一致？例如，一个XGBoost模型是否可以以均方误差作为目标函数(将“目标”参数设置为reg: squared :回归和平方损失)，而交叉验证过程是基于显著不同的度量来评估的，例如伽马偏差(伽马回归的剩余偏差或者评价指标应该尽可能地与目标函数相匹配，因此需要选择均方误差作为评价指标。
浏览 0提问于2020-09-25得票数 3
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当使用R的forecast包中的ets函数时，当opt.crit="amse"时，优化的目标函数是什么？(我正在拟合一个线性加法模型。)提到了“在第一个nmse预测范围内的平均均方误差”，那么这是不是其中MSE_i是与i-step预测相关的均方误差？如果是这样，是否可以将ets函数配置为仅针对MSE_nmse进行优化
浏览 5提问于2016-12-01得票数 0
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