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1
回答
在CUDA内核中可以使用Matlab
函数
吗?
、
、
利用lsqcurvefit Matlab
函数
将模型曲线的参数拟合为真实曲线(实验或观测数据),使
均
方差
最小化。谢谢
浏览 3
提问于2013-09-18
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1
回答
K -折叠交叉验证: MSE平均值和
方差
如何随K变化?
OOS MSE的
方差
通常应该随k的增加而增加,较大的k意味着有更多的验证集。因此,我们有更多的个人中小企业平均。由于许多小褶皱的
均
方根比少数大褶皱的MSE更稀疏,所以
方差
会更大。 📷
浏览 0
提问于2018-08-19
得票数 3
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3
回答
“平方损失”和“
均
方误差”之间的关系是什么?
、
损失
函数
是机器学习的重要组成部分。
均
方误差测量估计值和估计值之间的平均平
方差
。 估计值表示为\hat y,估计值表示为y。“平方损失”和“
均
方误差”之间的关系是什么?
浏览 0
提问于2019-06-04
得票数 5
1
回答
R中的ANOVA使用摘要数据
、
、
、
是否有可能仅用均值、标准差和n值在r中进行
方差
分析?这是我的数据框架:q2data.sd <-
c
(9.035613,11.479667,9.760268,7.662572,9.830258,9.111457)q2data.frame <- data.frame(q2data.mean,q2data.sq,q2data.n) 我正在努力寻找
均
方残差
浏览 1
提问于2014-10-02
得票数 4
3
回答
如何确定哪条回归曲线更适合?PYTHON
、
、
、
、
有没有一些python
函数
? 提前感谢!
浏览 1
提问于2018-06-07
得票数 1
1
回答
计算eRm (评级尺度模型)中每个评级类别的装备
均
方
我正在使用eRm包中的RSM
函数
。有没有计算这些的
函数
?
浏览 2
提问于2016-08-12
得票数 1
1
回答
如何使用Opencv计算强度
均
方差
、
有一种方法可以计算两幅图像之间的差异,称为“强度
均
方差
”(MSD)。我在的研究论文中找到了它。我正在寻找一种使用opencv和
C
++实现这一点的方法。任何关于这方面的参考都是非常感谢的。
浏览 1
提问于2015-09-08
得票数 0
1
回答
如何在xgboost中获得回归预测的
方差
?
、
我想通过查看
方差
来了解预测的准确性。xgboost是否为回归提供
方差
输出?
浏览 45
提问于2019-03-27
得票数 2
4
回答
成本
函数
在神经网络中收敛时权值不收敛
、
、
、
我的成本/损失
函数
急剧下降,接近0,这似乎是一个收敛的迹象。但权重仍在以可见的方式变化,比成本
函数
快得多。我应该确保重量也收敛吗? 一些细节:我只是计算了一个时代。我的损失
函数
是
均
方差
。我尝试了几个实验和不同的初始权重,但都得到了不断变化的权值的收敛损失
函数
。
浏览 0
提问于2019-02-18
得票数 3
1
回答
回归问题的神经网络损失大于9000
、
、
我已经制作了一个包含15个特征或列的NN,每个特征/列的范围从-50到+100,并且输出应该始终是正的。代码如下:tg = train_data.pop('RESULT')td = dataset.shuffle(len(td)).batch(1) tf.k
浏览 12
提问于2020-05-24
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2
回答
TensorFlow代码未给出预期结果
下面的代码有一个恼人的特点,那就是让"out“的每一行都是一样的。我试图根据它们的生成方式(通过四种随机算法之一),将Xtrain中的k时间序列分类为1, 0, 0, 0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0或0,0,0,1,1。有人知道为什么吗?谢谢!import tensorflow as tfimport copy m = 10hidden_layers = 50training_epo
浏览 3
提问于2019-01-29
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1
回答
在神经网络中,两个高斯分布之间的KL散度作为损失
函数
的影响是什么?
、
、
在许多深层神经网络中,特别是基于VAE结构的神经网络中,在损失
函数
的基础上加入了KL散度项。计算了估计的高斯分布和先验分布之间的散度。由于高斯分布完全由均值和协
方差
来表示,所以只有这两个参数是用神经网络估计的。对于高斯分布,KL散度有一个封闭形式的解。通过最小化KL散度,使估计分布更接近先验分布。我的问题是,既然高斯分布完全由均值和协
方差
来描述,我们为什么不直接在估计的参数和先前的参数之间进行MSE呢?均值和协
方差
之间的最小
均
方误差也使这两个分布更加接近.取KL发散有什么意义吗?
浏览 0
提问于2019-12-23
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1
回答
神经网络中的判定系数
、
在某些情况下,在神经网络中,决定系数是一个很好的衡量标准吗?我有一个网络,Y值从0到1,所以我使用sigmoid。我的损失标准是MAE,我对结果很满意。我发现,我所介绍的一些人对某些损失度量没有很好的理解,而是从先前的研究中回忆起决定系数。澄清好-这是一个可行的措施,还是他们的问题,使用它在一个NN的设置。
浏览 0
提问于2018-08-02
得票数 0
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1
回答
具有冗余状态测量的卡尔曼滤波器
、
、
、
我正在尝试实现一个用于方向检测的卡尔曼滤波器。就像我在网上找到的大多数其他实现一样,我将使用陀螺仪和加速度计来测量俯仰和滚动,但我也打算添加地平线检测。这将使我第二次读取俯仰和滚动。这意味着我将有两种方法来测量当前状态,加速计和地平线检测,而陀螺仪将用于控制。我必须修改卡尔曼滤波器的哪一部分才能使算法在预测状态、加速度计读数和地平线检测读数之间选择最佳读数?任何帮助,论文链接或网站将不胜感激,提前感谢您的帮助
浏览 4
提问于2014-03-24
得票数 3
5
回答
如何从lm结果中获得RMSE?
、
、
、
我知道$sigma和根
均
方误差的概念有一个很小的区别。因此,我想知道在lm R中从
函数
中获取RMSE最简单的方法是什么?
浏览 6
提问于2017-03-30
得票数 23
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1
回答
拟合
方差
函数
R
、
40 5.8832365 80 7.396374其中第一列是距离向量(入库),第二列是给定量的
均
方差
向量我不能使用gstat或类似的东西,因为我没有一个变差
函数
对象(我必须自己计算变差
函数
以丢弃来自同一ID的对)。 有什么帮助吗?
浏览 0
提问于2015-10-14
得票数 1
1
回答
函数
的
均
方根值
、
现在是完整的代码/问题import numpy as np def HHmodel我们的目标应该是v的起伏以某种方式随着are的大小而增加-我认为这里的
均
方根振幅是一个合理的度量。
浏览 8
提问于2020-04-27
得票数 1
1
回答
在keras中训练LSTM模型时,损失值到底提供了什么?
、
、
、
[==============================] - 74s 16ms/step - loss: 3.5287e-05 - val_loss: 3.6736e-05 但是当我手动计算
均
方误差时
浏览 371
提问于2020-09-30
得票数 0
1
回答
组内和组间的平方和ANOVA蟒蛇
、
、
我已经计算了均值,
方差
和宏均值。
浏览 0
提问于2020-03-21
得票数 2
1
回答
深度回归网络中的标签归一化
、
、
在深度回归网络中,原则上不需要重新缩放,因为最后的激活
函数
是线性的,并且成本
函数
是预测与目标的
均
方差
。
浏览 1
提问于2016-08-28
得票数 0
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