我在R中做了SIMPLS回归,但我不确定如何解释结果,这是我的函数看起来的样子。
yarn.simpls<-mvr(Pcubes~X1+X2+X3,data=dtj,validation="CV",method="simpls")
这是我的结果
summary(yarn.simpls)
X dimension: 33471 3
Y dimension: 33471 1
Fit method: simpls
Number of components considered: 3
VALIDATION: RMSEP
Cross-vali
我正在使用ElasticNet优化一个模型,但是我得到了一些奇怪的行为。当我用一个很小的值设置公差超参数时,我得到
"ConvergenceWarning: Objective did not converge"
错误。所以我尝试了一个更大的公差值,收敛误差就消失了,但是现在测试数据一致地给出了一个更高的均方误差值。这在我看来是向后的,如果模型不收敛,有什么能使它给出一个更好的RMSE分数,甚至给出一致的分数?我在一个网格搜索函数中使用这个:
没有错误,成绩不佳:
GridSearchCV(cv=KFold(n_splits=4, random_state=None, shu
嗨,我是Matlab的新手,我很难理解均方误差背后的逻辑。我已经得到了一个信号,我可以生成它并计算出信号的SNR,有没有办法找到原始信号和SNR信号之间的均方误差?
% Number of Samples.
n = 1:512;
% Given Signal
signal = exp(-5*(n-250).^2/100000).*cos(pi*(n-250)/6);
% Range of SNR
Snr = 30:-5:-10
% Calculate and display MSE between the original signal and noisy signal
?
我有一些CUDA代码,它做一些线性代数来反演一种特殊类型的结构化矩阵。我使用该算法的序列化版本的结果计算RMS错误。错误随着问题大小的增加而增加,这是我所期望的。有人能提供洞察为什么会是这样吗?
GPU代码是非常天真。这是有意的,我很快就会优化它--我只是想要一个简单的基线内核,给出适当的结果。
__global__ void levinson_durbin_gpu(TYPE *h0_d, TYPE *h_d, TYPE *v_d, TYPE *x_d, TYPE *y_d, int N) //Naive kernel
{
int j = threadIdx.x;
int i
我想实现Apache Spark的ALS机器学习算法。我发现应该选择最好的模型来获得最好的结果。我已经按照论坛上的建议将训练数据分成了三组Training, Validation and Test。
我找到了以下代码样本,以便在这些集合上训练模型。
val ranks = List(8, 12)
val lambdas = List(1.0, 10.0)
val numIters = List(10, 20)
var bestModel: Option[MatrixFactorizationModel] = None
var bestValidationRmse = Double.MaxVal