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沙龙
1
回答
成本函数与误差
最小
化
machine-learning
在
线性
回归模型中,如何定义成本函数。另外,在定义了成本函数之后,如何
最小
化错误项?
浏览 0
提问于2020-01-21
得票数 0
1
回答
线性
回归中梯度下降与正态方程的差异
machine-learning
、
linear-regression
、
gradient-descent
嗨,我是
线性
回归的新手。我想知道和 机器学习在
线性
回归中何时使用梯度下降和
均
方
误差?或者什么时候在
线性
回归中使用哪一种
算法
?
浏览 0
提问于2018-10-04
得票数 1
2
回答
均
方
误差在梯度下降中的应用
machine-learning
、
linear-regression
、
optimization
、
gradient-descent
我最近从零开始写
线性
回归
算法
,以了解它背后的数学是如何工作的(这之前是个黑匣子),所以我开始区分成本函数。没有意识到它,我使用平方误差的成本函数- MSE,但没有除以数据集的长度。有什么好处(更快的方法,
最小
或其他)使用
均
方
误差比仅仅求和误差的平方?
浏览 0
提问于2018-06-14
得票数 4
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1
回答
机器学习中的知识
neural-network
、
kernel
由于
最小
均
方
是与神经网络拓扑相结合的一个非常流行的选择,那么最常见的机器学习
算法
(也是最容易与核
最小
均
方相结合的
算法
)是什么?
浏览 0
提问于2020-07-08
得票数 2
1
回答
tensorflow evaluate()中的损失是什么?是MAE吗?MSE?如何将结果与其他回归进行比较?
tensorflow
、
neural-network
、
mse
以前的开发人员应用神经网络,并给我损失的结果,
均
方
误差和
最小
均
方
误差。如何将这些结果与我的模型(
线性
回归)进行比较?我可以计算MSE和MAE,但什么是损失?
浏览 43
提问于2020-08-06
得票数 2
2
回答
SKlearn用于
最小
化
最小
均
方
误差的
算法
是什么?
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
linear-regression
我正在使用Scikit-学习库做一个
线性
回归。每件事都是简单而直接的。有了6行代码,我就能做好这项工作。然而,我想确切地知道背后发生了什么。因为我是ML的初学者,所以我的问题可能是错的,但是我想知道Scikit学习使用什么
算法
来
最小
化它的linear_regression方法中的
均
方
误差。
浏览 0
提问于2018-11-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
是否可以比较对数和非对数因变量之间的
线性
回归模型结果?
machine-learning
、
scikit-learn
我正在进行一个
线性
回归实验,对一个因变量进行评估,然后将因变量转化为一个对数尺度,然后再进行一次训练/执行的
线性
回归。是否可以在模型的平均绝对误差或根
均
方
误差与因变量统计量之间建立比率,以便对模型进行比较?模型平均Abs误差: 14831.26因变量计数: 2925.00因变量std dev: 79951.70 因
浏览 10
提问于2022-09-08
得票数 0
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1
回答
如何让标量对齐两个数组
arrays
、
algorithm
、
optimization
如何获得标量a,以获得
最小
均
方
误差(A,aB)。A= argmin((sum_{i=0}^{N-1}(A_i-aB_i)^2)/N)其中N是数组的长度。有没有更好的
算法
来找到?
浏览 13
提问于2017-01-25
得票数 1
1
回答
最佳降维
算法
machine-learning
、
statistics
、
svm
最好的降维
算法
是什么?我们可以使用的选择标准是什么?我知道当涉及到
均
方
和
线性
减少时,PCA是最好的技术。
浏览 0
提问于2015-12-10
得票数 0
2
回答
寻找一个向量,使其
线性
组合的
最小
均
方
误差
最小
化
optimization
、
gradient-descent
、
mse
以下是一个问题:D=每日死亡的病媒N是一个n维向量,n约为60.ED是另一个n维向量.在某些假设下,ED的每一项都可以作为N项的
线性
组合计算。我们希望找到向量N,使得从N导出的ED与实际D数据相比具有
最小
均
方
误差。我认为这里需要一种梯度下降
算法
。然而,我不太熟悉梯度下降。 这似乎是一个基本的数据科学问题,但我现在有点迷失了。有谁知道我应该研究哪种
算法
吗?
浏览 0
提问于2020-04-12
得票数 1
1
回答
计算这组点(X,Y)相对于给定回归模型的
均
方
误差。
machine-learning
、
regression
、
linear-regression
我试图找出给定回归模型的
最小
均
方
误差,
线性
回归线(模型):y=7.93+1.12x。X和Y的数据值为(23,41),(34,45),(45,49),(56,67),(67,84),(78,100)。
浏览 2
提问于2020-10-19
得票数 0
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1
回答
Python中基于中值的
线性
回归
python
、
pandas
、
numpy
、
scipy
、
linear-regression
我想通过
最小
化中位绝对误差来进行一维
线性
回归. 虽然最初假设它应该是一个相当标准的用例,但是快速搜索出人意料地发现,所有回归函数和插值函数都使用
均
方
误差。因此,我的问题是:是否有一个函数可以对一维进行基于中值误差的
线性
回归?
浏览 1
提问于2017-12-28
得票数 1
1
回答
多维数据的RMSE
python
、
machine-learning
、
multidimensional-array
对于一维数据或由单个列组成的数据,计算错误(RMSE)非常简单。例如,我们可以使用python库。RMSE = mean_squared_error(y_actual, y_predicted, squared=TRUE)如果数据没有列,如何计算RMSE?y_act = np.array([1.022,0.94,1.278,2.096,1.404,1.638,1.742,2.279
浏览 0
提问于2021-03-19
得票数 2
2
回答
如何比较两种回归模型?
machine-learning
、
regression
、
cross-validation
在修改了一个学习
算法
(特别是一个回归
算法
,我们称之为M1)以生成另一个学习
算法
M2之后,如何验证上述修改是否有效?这里是我所做的(通过10次交叉验证)10次训练集的平均
均
方根值: M2 < M1问题: 根据上面的列表,我们能得出M2比M1更好的结论吗?因此,
算法</
浏览 0
提问于2018-04-02
得票数 1
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1
回答
双峰时间序列预测:“向上或向下,但不是横向”--什么是最好的建模方法?
time-series
、
predictive-modeling
、
gaussian
、
finance
、
softmax
(即)每个类都有相同的可能性),还是类应该被z-得分
线性
地绑定?
浏览 0
提问于2021-09-02
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在
线性
回归模型中,残差均值总是接近还是等于零?
python
、
statistics
、
linear-regression
resid = df['Actual'] - df['Predicted'] 输出:我的模型预测值正确与否?
浏览 2
提问于2020-07-11
得票数 0
2
回答
Matlab:如何修正
最小
均
方
算法
代码
matlab
、
least-squares
我正在学习
最小
均
方
算法
,并看到了这个代码。根据
算法
步骤,误差和权重更新的计算看起来是正常的。但是,它没有给出正确的输出。有人能帮忙解决这个问题吗?
浏览 3
提问于2014-10-27
得票数 0
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1
回答
光纤通道均衡的
最小
均
方
算法
matlab
、
least-squares
、
telecommunication
、
fiber
、
modulation
我使用Matlab的LMS (
最小
均
方
算法
)代码来均衡信道的影响,它适用于在MATLAB中产生的抽头延迟信道,但对于使用optisystem程序的光纤信道,它不能很好地工作,我认为问题出在光纤脉冲响应中,因为它不是有限的脉冲响应,
算法
需要有限的脉冲响应,但是如何解决这个问题呢?星座:这里是一个噪声信道的例子,其中LMS
算法
无法补偿其影响,是否有任何方法可以提高其在此SNR下的性能: % // Set up parameters and signals.
浏览 6
提问于2015-07-04
得票数 7
1
回答
theano中的
线性
回归
python
、
theano
T.mean在中的意义是什么?如果实现是矢量化的,我认为T.mean是有意义的。在这里,x和y到train(x, y)的输入是标量,cost只查找单个输入的平方误差,并对数据进行迭代。gradient = T.grad(cost=cost, wrt=w) for i i
浏览 4
提问于2016-08-22
得票数 1
回答已采纳
1
回答
最小
均
方
误差的
线性
回归系数
linear-regression
、
mse
在回归问题中,损失函数是: 为了使这个值
最小
化,我们需要把L的导数对其每一个参数设置为零。
浏览 0
提问于2019-07-13
得票数 0
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