本人最近需要写多个仿真,需要大量用到MSE(均方误差)计算,于是干脆将MSE运算封装为函数,后续使用直接进行调用即可。
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/79066094 TensorFlow是谷歌开源的深度学习库。不多介绍,相信准备学习TensorFl
一般常用到的指数平滑法为一次指数平滑、二次指数平滑和三次指数平滑,高次指数平滑一般比较难见到,因此本文着重介绍了一次、二次和三次指数平滑的特点与不同。
波动率是众多定价和风险模型中的关键参数,例如BS定价方法或风险价值的计算。在这个模型中,或者说在教科书中,这些模型中的波动率通常被认为是一个常数。然而,情况并非如此,根据学术研究,波动率是具有聚类 和长记忆特征的时间序列变量。
我们的目的就是得到一个尽可能好的 w 值。使模型的预测值越 接近 真实值,因此我们需要一个衡量接近程度的指标 loss,可用绝对值或差的平方表示单 g 个样本预测的损失为(Training Loss):
在深度学习中,损失函数是训练模型时非常重要的一部分。PyTorch提供了许多损失函数,其中包括MSE Loss(均方误差损失)和BCE Loss(二分类交叉熵损失)。本篇文章将对这两种损失函数进行详细讲解和对比。
波动率是众多定价和风险模型中的关键参数,例如BS定价方法或风险价值的计算。在这个模型中,或者说在教科书中,这些模型中的波动率通常被认为是一个常数。然而,情况并非如此,根据学术研究,波动率是具有聚类,厚尾和长记忆特征的时间序列变量。
在拟合、插值、模拟预测等计算中,往往需要采用实际值与计算值之间差异来表征计算方法的可行性。常用的表征指标有残差平方和(SSE)、均方差(MSE)、均方根差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数R方(R-Squared)等等。
2、我把销售额的实际值和几种预测方法的值保存在excel表格:预测结果2023.6.2.xlsx中,表头如下:
原文下载地址:https://ece.uwaterloo.ca/~z70wang/publications/ssim.pdf
机器学习有许多不同的算法,每个算法都有其特定的应用场景和优缺点。然而,最简单的机器学习算法可能是线性回归。
我们都知道用于时序分析和预测的ARIMA模型可能很难配置。
对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了。
作者:赵 慧 编辑:李文臣 TensorFlow是什么 官方英文介绍:TensorFlow™ is an open source software library for numerical computation using data flow graphs. TensorFlow是谷歌2015年开源的一个人工智能平台。就如命名一样,TensorFlow为张量从图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。TensorFlow可被
人类学习就是从经验中获得知识和技能,人们通过阅读、沟通、听讲、研究、实践获取经验,然后再对经验进行梳理、分析和研究,最后形成知识和技能。
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算法寻找函数最小值。
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对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了。 1. 获取数据,定义问题 没有数据,当然没法研究机器学习啦。:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归。 数据的介绍在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Combined+Cycle+Power+Plant 数据的下载地址在这: http://archive.ics.u
在人工智能算法大数据时代,会有各种各样的预测模型,那怎么来评判一个预测模型的准确度呢?这一篇就来聊聊常用的一些评价指标。
工业生产活动的目标是利用原料生产产品,从而产生利润。原料经过一系列加工过程,包括物理反应和化学反应,最终形成产品,生产的理想状态是原料到产品的转换率是确定的,工厂想生产多少产品就知道需要准备多少原料,提高生产效率。
机器学习为计算模型提供了基于数据进行预测、分类和决策的能力。作为一个研究领域,机器学习是人工智能领域的一个子集,它封装了构建具有模仿人类智能甚至在某些情况下超越人类智能的能力的计算模型所涉及的过程。
弹性网络正则化同时应用 L1 范数和 L2 范数正则化来惩罚回归模型中的系数。为了在 R 中应用弹性网络正则化。在 LASSO回归中,我们为 alpha 参数设置一个 '1' 值,并且在 岭回归中,我们将 '0' 值设置为其 alpha 参数。弹性网络在 0 到 1 的范围内搜索最佳 alpha 参数。在这篇文章中,我们将学习如何在 R 中应用弹性网络正则化。
在本文中,波动率是众多定价和风险模型中的关键参数,例如BS定价方法或风险价值的计算。在这个模型中,或者说在教科书中,这些模型中的波动率通常被认为是一个常数
来源:数据studio、深度学习爱好者本文约1600字,建议阅读6分钟一些基础知识可能会影响你对一个模型结果表现的理解。 最近在看李沐的实用机器学习课程,讲到regression问题的loss的时候有弹幕问:“为什么要平方?” 如果是几年前学生问我这个问题,我会回答:“因为做回归的时候的我们的残差有正有负,取个平方求和以后可以很简单的衡量模型的好坏。同时因为平方后容易求导数,比取绝对值还要分情况讨论好用。” 但是经过了几年的科研以后,我觉得这样的回答太过于经验性了,一定会有什么更有道理的解释,于是在知乎上
线性回归是统计学中最基础且广泛使用的预测模型之一。它通过找到最佳拟合直线(或超平面)来描述因变量(目标变量)与自变量(预测因子)之间的关系。本文将探讨线性回归的核心理论,常见问题,如何避免这些错误,并提供一个实践案例及代码示例。
均方误差(Mean Square Error),应该是最常用的误差计算方法了,数学公式为:
ytest 测试集y,真实的y值,是一维数组; ytest_fit 基于测试集 x 预测的y值,是一维数组; test_error 是预测误差。
大数据文摘出品 编译:Apricock、睡不着的iris、JonyKai、钱天培 “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,衡量出模型预测能力的好坏。 在实际应用中,选取损失函数会受到
来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/463812174
异常检测是通过数据挖掘方法发现与数据集分布不一致的异常数据,也被称为离群点、异常值检测等等。
来源:计算机视觉与机器学习作者丨小可乐大魔王@知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/378822530本文约2800字,建议阅读5分钟文章总结了如何针对应用场景选择合适损失函数、对比不同损失函数的优缺点及相关pytorch代码。 先上结果: 图片截选自本文末尾 正文: 无论在机器学习还是深度学习领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点。损失函数有许多不同的类型,根据具体模型和应用场景需要选择不同的损失函数,如何选择模型的损失函数,是作为算法工程师实践应用中最基础也是最关键的能力之一
来源:机器学习算法那些事本文约1700字,建议阅读9分钟很多时候,一些基础知识可能会影响你对一个模型结果表现的理解。 最近在看李沐的实用机器学习课程,讲到regression问题的loss的时候有弹幕问:“为什么要平方?” 如果是几年前学生问我这个问题,我会回答:“因为做回归的时候的我们的残差有正有负,取个平方求和以后可以很简单的衡量模型的好坏。同时因为平方后容易求导数,比取绝对值还要分情况讨论好用。” 但是经过了几年的科研以后,我觉得这样的回答太过于经验性了,一定会有什么更有道理的解释,于是在知乎上搜了
Cross entropy loss可用于二分类(binary)和多分类(multi-class)问题,在使用时常与softmax搭配使用,后文继续讲解。
“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!
来源:Deephub Imba本文约2000字,建议阅读8分钟本文我们将解释为什么需要两个独立的模型评分函数来进行评估和优化。 你是否一直在使用你的损失函数来评估你的机器学习系统的性能?我相信有很多人
神经网络一直是迷人的机器学习模型之一,不仅因为花哨的反向传播算法,而且还因为它们的复杂性(考虑到许多隐藏层的深度学习)和受大脑启发的结构
神经网络一直是迷人的机器学习模型之一,不仅因为花哨的反向传播算法,而且还因为它们的复杂性(考虑到许多隐藏层的深度学习)和受大脑启发的结构。
点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 你是否一直在使用你的损失函数来评估你的机器学习系统的性能?我相信有很多人也是这样做的,这是一个普遍存在的误解,因为人工智能中的程序
训练机器学习并生成模型以供将来预测的科学被广泛使用。为了更好地解决我们的问题,我们引入了不会太复杂的代码,更高级的学习算法和统计方法。 模型的比较和选择在我关于“机器学习101和线性回归”的论文中广泛讨论,我们尝试使用机器学习来解决的问题可以主要分为两种类型:监督机器学习与无监督机器学习。监督学习从标记的数据中学习,例如,房屋特征的数据,其中还包括房价,房价预测。换句话说,监督机器学习学习标记的数据点,并预计未来的标记数据点。 论文地址:https://codingstartups.com/practica
log P(油水分配系数)是确定化合物是否适合用作药物的最重要属性之一。当前,用于计算机预测log P的大多数可用回归模型都在实验测得的log P值(PHYSPROP数据库)。但是,该数据库中的大多数化合物并不高度代表药物样化学空间。不幸的是,当前缺乏可用于训练更好的预测工具的公开可用的实验log P数据集。
JavaOpenCV是一个基于开放源代码的计算机视觉库,它可以实现许多计算机视觉任务,如图像处理、物体识别和图像相似度计算等。本教程旨在向您介绍JavaOpenCV中的相似度计算基础,帮助您理解如何使用该库计算图像之间的相似度。
常用的norm有L1-norm,L2-norm即L1,L2范数。那么问题来了,什么是范数?
n_estimators指的是集成算法中弱评估器的数量。对于Boosting算法来说,可以使用任意弱评估器,当然了默认的弱评估器还是决策树。GBDT算法无论是分类器还是回归器,默认弱评估器都是回归树。
A Comprehensive Survey of Regression Based Loss Functions for Time Series Forecasting
文献:Ledoit, O. , & Wolf, M. . (2004). A well-conditioned estimator for large-dimensional covariance matrices. Journal of Multivariate Analysis, 88(2), 365-411.
目前常用的几个指标来自于这篇论文[1],SAD, MSE, Gradient error, Connectivity error.
假设我们现在要预测某个连续变量的大小,那么最常见的方法就是用平均值来。假设现在我们要预测班级中某个学生的成绩,而班级中除了我们要预测的学生以外其他学生的平均成绩为 60 分,那么我们用 60 分来预测这个学生肯定是比 0 或者 100 显得合理一点。下面来尝试证明一下:
TensorFlow 是一款用于数值计算的强大的开源软件库,特别适用于大规模机器学习的微调。 它的基本原理很简单:首先在 Python 中定义要执行的计算图(例如图 9-1),然后 TensorFlow 使用该图,并使用优化的 C++ 代码高效运行该图。
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