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matplotlib

matplotlib中使用errorbar()绘制图来表示被测量的范围。各示例代码如下(除第2例子外,其它例子来自于matplotlib官方文档):? np.random.randn(X.shape)+3yerror = 2*xerrorplt.errorbar(X, Y, fmt= bo:, xerr = xerror, yerr = yerror)plt.title(图示例

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累积柱状图加

最近做实验太累,感觉没有特别多的时间好好读文献了。可能这一段时间更新的会比较慢。今天先来点轻松地~

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    「R」ggplot2快速指南

    给直方图和线图添加准备数据这里使用ToothGrowth 数据集。它描述了维他命C对Guinea猪牙齿的生长影响。

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    R语言之可视化①

    本教程介绍如何使用R软件和ggplot2包创建带有的图形。 可以使用以下函数创建不同类型的错栏: geom_errorbar() geom_linerange() geom_pointrange() geom_crossbar() geom_errorbarh 标准用于绘制图形上的线。首先,使用下面的辅助函数将用于计算每组感兴趣变量的均值和标准

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    模型评估1(、偏、方

    一、概念1、方:是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的,即模型的稳定性。描述数据离散程度,数据波动性,会影响模型的预测结果。 左下:高偏,低方。预测结果不准确,模型稳定,数据集中。右下:高方,高偏。 示例:KNN中,k选取10,8个为A类,2个为B类,这2个为噪声点4、反映的是模型整体精准度 方 + 偏 + 噪声5、协方:衡量两个变量的总体。 而方是协方的一种特殊情况,即当两个变量是相同的情况。二、区别1、、方、偏、噪声:整个模型的准确度,以真实值为标准。方:模型间异,随着数据量增加,模型是否稳定。 图1:偏最大 ,方最小图4:偏最小 ,方最大3、与模型复杂度关系越复杂的模型,偏越小,方越大,会出现过拟合参数少简单模型,会得到低方,高偏,会出现欠拟合

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    利用分类样本来防御对抗样本

    在正确分类和分类数据上加不加扰动所带来的鲁性的异 如上图所示,我们只看最后的结果,即训练100轮次之后,单独对分类样本集合进行扰动的鲁性(橘色线)要优于单独对正确分类样本进行扰动(绿色线)。 不同的对抗样本产生方式下分类样本集合对于整体鲁性的影响接下来,作者在loss上添加了一个KL散度的正则化项,发现添加之后可以显著提升对抗鲁性(相比较于传统的交叉熵),如下图所示: ? Training的论文中首次提出 那么,直觉地,作者应该会给出一项新的loss,由基本的精度项,加上KL散度的一项,且KL散度这一项应该主要针对分类样本。 最终loss主要分两项:BCE项:由交叉熵演变而来,作者称之为Boosted CEKL散度项:促进鲁性的项BCE项 注意到,这一项的输入是扰动后的输入,具体形式为: ? 对比之下,其实就是多了一项,这一项是基于第二大的分类概率计算得来,也就是说,第二大的分类概率越大,这一项就越大。所以优化的目标其实就是希望除了正确标签,其余标签的概率都变得很小。

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    基于稀疏化鲁LS-SVR与多目标优化的铁水硅含量软测量建模

    LS-SVR 的目标函数没有正则化项、鲁的问题,将IGGIII 权函数引入稀疏化后的S-LS-SVR 模型,进行鲁性改进,得到鲁性较强的R-S-LS-SVR 模型;最后,针对常规均方根评价模型性能的不足 模型;最后,针对常规均方根评价建模性能的不足,提出从建模与估计趋势综合评价建模性能的多目标评价指标。 鲁改进 为了提高上述稀疏化LS-SVR,即S-LS-SVR 算法的鲁性能,对式(9)中的项i e 引入加权因子i n ,从而得到如下的优化问题:?引入拉格朗日算子之后可得? 另外,采用一些标注指标对模型性能进行评价,这些指标包括:建模时间(MT)、均方根(RMSE)、平均绝对(MAE)、相对(RE)、回归系数(RC)、命中率(HR)。?? 与LS-SVR 和ELM 相比,所提方法铁水硅含量估计小于±0.1的样本数占测试样本数的90%以上,具有建模时间短、对离群点的鲁性强的优势,可用于高炉铁水的实际在线估计。

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    、标准、均方、均方 之间的区别

    最近参考了一篇博客,感觉对这个概念讲得比较好,我通过博客在这里同一整理一下:均方是数据序列与均值的关系,而均方是数据序列与真实值之间的关系;重点在于 均值 与 真实值之间的关系;方是 数据与 均值 (数学期望)之间的平方和;标准是方的平均值开根号,算术平方根;标准是均方,均方是标准;均方为各数据偏离真实值的距离平方和的平均数,也即平方和的平均数,计算公式形式上接近方,它的开方叫均方根 ,均方根才和标准形式上接近;保持更新,资源摘抄自网络;更多内容请关注 cnblogs.comxuyaowen;

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    引入鲁性作为连续参数,这种新的损失函数实现了自适应、随时变换(附论文下载链接)

    异常值(Outlier)与鲁损失考虑到机器学习问题中最常用的之一——均方(Mean Squared Error, MSE),其形式为:(y-x)²。 该损失函数的主要特征之一是:与小相比,对大的敏感性较高。并且,使用MSE训练出的模型将偏向于减少最大。例如,3个单位的单一与1个单位的9个同等重要。 在这一点上,你可能认为平均绝对(Mean Absolute Error, MAE)会优于 MSE,因为 MAE 对大的敏感性较低。也不尽然。 让我们从下面的几个定义开始讲解:鲁性与自适应损失函数的一般形式:?公式 1:鲁性损失,其中α为超参数,用来控制鲁性α控制损失函数的鲁性。 这意味着残的影响永远不会超过一个固定的量;7. 对于αc而减小。这意味着当残增加时,它对梯度的影响较小,因此异常值在梯度下降过程中的影响较小。?图 2:损失函数及其导数与α的关系?

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    引入鲁性,这种新的损失函数实现了自适应、随时变换(附论文下载链接)

    异常值(Outlier)与鲁损失考虑到机器学习问题中最常用的之一——均方(Mean Squared Error, MSE),其形式为:(y-x)²。 该损失函数的主要特征之一是:与小相比,对大的敏感性较高。并且,使用MSE训练出的模型将偏向于减少最大。例如,3个单位的单一与1个单位的9个同等重要。 在这一点上,你可能认为平均绝对(Mean Absolute Error, MAE)会优于 MSE,因为 MAE 对大的敏感性较低。也不尽然。 让我们从下面的几个定义开始讲解:鲁性与自适应损失函数的一般形式:?公式 1:鲁性损失,其中α为超参数,用来控制鲁性α控制损失函数的鲁性。 这意味着残的影响永远不会超过一个固定的量;7. 对于αc而减小。这意味着当残增加时,它对梯度的影响较小,因此异常值在梯度下降过程中的影响较小。?图 2:损失函数及其导数与α的关系?

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    详解L1、L2、smooth L1三类损失函数

    一、常见的MSE、MAE损失函数1.1 均方、平方损失均方(MSE)是回归损失函数中最常用的,它是预测值与目标值之间值的平方和,其公式如下所示:? 因为当函数的输入值距离中心值较远的时候,使用梯度下降法求解的时候梯度很大,可能导致梯度爆炸1.2 平均绝对平均绝对(MAE)是另一种常用的回归损失函数,它是目标值与预测值之绝对值的和,表示了预测值的平均幅度 ,而不需要考虑的方向(注:平均偏MBE则是考虑的方向的,是残的和),范围是0到∞,其公式如下所示:?? 2.2 几个关键的概念1、鲁性(robustness)因为与最小平方相比,最小绝对值偏方法的鲁性更好,因此,它在许多场合都有应用。最小绝对值偏之所以是鲁的,是因为它能处理数据中的异常值。 从直观上说,因为L2范数将平方化(如果大于1,则会放大很多),模型的会比L1范数来得大,因此模型会对这个样本更加敏感,这就需要调整模型来最小化

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    详解L1、L2、smooth L1三类损失函数

    一、常见的MSE、MAE损失函数1.1 均方、平方损失 均方(MSE)是回归损失函数中最常用的,它是预测值与目标值之间值的平方和,其公式如下所示:? ,而不需要考虑的方向(注:平均偏MBE则是考虑的方向的,是残的和),范围是0到∞,其公式如下所示:?? 2.2 几个关键的概念 (1)鲁性(robustness) 因为与最小平方相比,最小绝对值偏方法的鲁性更好,因此,它在许多场合都有应用。 最小绝对值偏之所以是鲁的,是因为它能处理数据中的异常值。这或许在那些异常值可能被安全地和有效地忽略的研究中很有用。如果需要考虑任一或全部的异常值,那么最小绝对值偏是更好的选择。 从直观上说,因为L2范数将平方化(如果大于1,则会放大很多),模型的会比L1范数来得大,因此模型会对这个样本更加敏感,这就需要调整模型来最小化

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    二维码太丑?用风格迁移生成个性二维码了解一下

    我们提出了一种基于迭代更新的修正机制,并通过平衡互相竞争的两个要素:视觉质量和可读性,来保证二维码的鲁性。 随后再把需要迁移的风格与前面生成的艺术二维码结合,并在 Stage C 中与抽出来的信息编码做修正而提升解码鲁性。?图 6:方法概览。 Stage C:修正虽然我们在 Stage B 中显著地优化了鲁性弱的问题,然而,在 Q_b 中仍然存在少量模块(error-modules)。 因此,在 Stage C,我们设计了一个修正机制,通过平衡鲁性和视觉品质来检测和校正 Q_b 的模块,以生成鲁的结果 Q_c。B 编码模块的鲁性评估? 第三步,我们设计了一种修正机制,通过平衡两种这两种存在竞争的元素:视觉质量和可读性,以确保性能的鲁性。大量实验证明 SEE 二维码在外观和鲁性方面都保持高质量,同时使用户拥有更多个性化选择。

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    二维码太丑?用风格迁移生成个性二维码了解一下

    我们提出了一种基于迭代更新的修正机制,并通过平衡互相竞争的两个要素:视觉质量和可读性,来保证二维码的鲁性。 随后再把需要迁移的风格与前面生成的艺术二维码结合,并在 Stage C 中与抽出来的信息编码做修正而提升解码鲁性。?图 6:方法概览。 Stage C:修正虽然我们在 Stage B 中显著地优化了鲁性弱的问题,然而,在 Q_b 中仍然存在少量模块(error-modules)。 因此,在 Stage C,我们设计了一个修正机制,通过平衡鲁性和视觉品质来检测和校正 Q_b 的模块,以生成鲁的结果 Q_c。B 编码模块的鲁性评估? 第三步,我们设计了一种修正机制,通过平衡两种这两种存在竞争的元素:视觉质量和可读性,以确保性能的鲁性。大量实验证明 SEE 二维码在外观和鲁性方面都保持高质量,同时使用户拥有更多个性化选择。

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    stata具有异方的区间回归

    p=6283在Stata的实现中,可以使用鲁选项,当残不恒定时,可以使用常规线性回归。使用稳健选项不会更改参数估计值,但使用三明治方估计器计算标准(SE)。 基于模型和鲁SE之间的异是由于鲁SE松弛恒定方假设的事实,该假设违反了这个(大)数据集。 Stata的intreg命令还允许使用鲁选项,这为我们提供了参数估计的抽样方的有效估计。有人可能会合理地认为,即使错具有非恒定方,这样做也可以让我们获得有效的推论。 SE,但问题是使用鲁不会影响仍然存在偏的参数估计。 结论我们基于区间回归的估计(假设正态分布的常数方)通常会有偏。这不是区间回归本身的缺陷,而仅仅是处理审查的反映,对错的分布假设比标准线性回归更重要。

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    论文画图神器!9种统计学图形的matplotlib画法|收藏收藏!

    九、errotbar()函数 1.函数功能用于绘制图2.实例代码import matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy plt.errorbar(x,y,fmt=o:,yerr=0.2,xerr=0.02,ecolor=g,mfc=c,mec=r,capthick=2,capsize=3)plt.xlim(0,0.7)plt.title(图 )plt.show() 参数说明 绘制图plt.errorbar(x,y,fmt,yerr,xerr,ecolor,mfc,mec,capthick,capsize)x:数据点的水平位置y:数据点的垂直位置 fmt:数据点的标记样式和数据点标记的连接线样式xerr:x轴方向数据点的计算方法yerr:y轴方向数据点的计算方法ecolor:的颜色mfc:数据点的标记颜色mec:数据点标记边缘颜色capthick :边界横杠的厚度capsize:边界横杠的大小3.效果演示?

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    Swift:Lable 高度计算

    项目中,发现同样的代码,在swift里面计算出来的高度是有的但是用oc确没这个问题#import PHString.h @implementation PHString 获取字符串size @param

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    Huber Loss

    Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方损失函数(MSE, mean square error)对离群点的鲁性。 当预测偏小于 δ 时,它采用平方, 当预测偏大于 δ 时,采用的线性。 相比于最小二乘的线性回归,HuberLoss降低了对离群点的惩罚程度,所以 HuberLoss 是一种常用的鲁的回归损失函数。Huber Loss 定义如下??

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    Huber Loss

    本文链接:https:blog.csdn.netweixin_36670529articledetails102726217 Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方损失函数 (MSE, mean square error)对离群点的鲁性。 当预测偏小于 δ 时,它采用平方,当预测偏大于 δ 时,采用的线性。 相比于最小二乘的线性回归,HuberLoss降低了对离群点的惩罚程度,所以 HuberLoss 是一种常用的鲁的回归损失函数。Huber Loss 定义如下?

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    Keras在训练期间可视化训练和测试实例

    cost_ploter.append(ploter_title, step, cost) cost_ploter.plot()在训练时如下方式使用:EPOCH_NUM = 8# 开始训练lists = ) #fetch均方和准确率 time.time()print(time.strftime(V100训练用时:%M分%S秒,time.localtime(end-start)))实时显示准确率用同样的方法以上这篇Keras在训练期间可视化训练和测试实例就是小编分享给大家的全部内容了

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