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最小误差MMSE算法_怎样让误差最小

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mse误差例题_误差函数计算器

文章目录 背景 函数代码 调用方法 调用测试函数 背景 本人最近需要写多个仿真,需要大量用到MSE(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。 函数代码 %Project: 误差函数 %Author: Jace %Data: 2021/11/01 %====================函数体==================== function =================== for n=1:Dim %--------维度循环-------- for k=Step:N %--------时刻循环-------- MSEC(n)=0;%误差平方和变量清零 for i = k-(Step-1):k %--------加和循环-------- MSEC(n)=MSEC(n)+(xkf(n,i)-x(n,i))^2;%误差平方和 end MSE randn(1)];%物体初始真实状态值 z(:,1)=H*x(:,1)+v(:,1);%观测真实值初始值 %--------估计参数初始化-------- p(:,:,1)=0.1*eye(Dim_n);%误差协方差初始值

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    方差、协方差、标准差、方差、方根值、误差方根误差对比分析

    方差、协方差、标准差(标准偏差/方差)、误差方根误差(标准误差)、方根值 本文由博主经过查阅网上资料整理总结后编写,如存在错误或不恰当之处请留言以便更正,内容仅供大家参考学习。 = 137.5 = [(200-137.5)^2+(50-137.5)^2+(100-137.5)^2+(200-137.5)^2]/(4-1) 样本标准偏差 S = Sqrt(S^2)=75 误差 (mean-square error, MSE) 误差是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量,换句话说,参数估计值与参数真值之差的平方的期望值。 方根误差(root mean squared error,RMSE) 方根误差亦称标准误差,是误差的算术平方根。 方根值(root-mean-square,RMES) 方根值也称作为根值或有效值,在数据统计分析中,将所有值平方求和,求其均值,再开平方,就得到方根值。

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    自编R计算MSE(误差

    y = 1.5+0.8x1+1.8x2+error 3.对x1,x2 进行线性拟合,当然这里也可以自写函数用最小二乘法原理,进行参数对估计 4.提取的每一个beta1,beta2 5.计算他的误差 beta2 = 1.8 x1 = rnorm(100,5,3) # 产生随机数 x2 = rnorm(100,100,10) error = rnorm(100,0,1) # 产生随机误差

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    方差、标准差、方差、误差 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: 方差是数据序列与均值的关系,而误差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; 方差是 数据与 均值(数学期望)之间的平方和; 标准差是方差的平均值开根号,算术平方根; 标准差是方差,方差是标准差; 误差为各数据偏离真实值的距离平方和的平均数,也即误差平方和的平均数,计算公式形式上接近方差 ,它的开方叫方根误差方根误差才和标准差形式上接近; 保持更新,资源摘抄自网络;更多内容请关注 cnblogs.com/xuyaowen;

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    【深度学习】回归问题损失函数——误差(MSE)

    本文主要介绍回归问题下的损失函数——误差(MSE,mean squared error)。 下面代码展示如何用Tensor实现方差损失函数: mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) tf.reduce_mean:所有元素的均值。

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    通俗易懂讲解误差 (MSE)「建议收藏」

    这是维基百科中定义的误差 (MSE) 公式。它代表了一个非常简单的概念,但如果您刚开始使用 ML,可能不太容易读懂。 让我们从内而外拆开包装。 您希望误差变为 0。如果您预测房价,误差可能是预测价格与实际价格之间的差异。 从标签中减去预测是行不通的。误差可能为负也可能为正,这是对样本求和时的问题。您可以取绝对值或误差的平方。 想象一下你对两栋房子的价格的 预测是这样的: 房子 1:实际 120K,预测 100K -> 误差 20K 房子 2:实际 60K,预测 80K -> 误差 -20K 如果你把这些加起来,误差将为 0, 我们需要计算每一个的误差并求和。同样,在这里让误差始终≥ 0 很重要。 如果要比较不同大小批次的误差,则需要对样本数量进行归一化——取平均值。例如,您可能想查看哪个批次大小产生的误差较小。 您还应该查看平均绝对误差 (MAE),它可以更好地处理异常值。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。

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    线性回归 误差_线性回归模型中随机误差项的意义

    刚开始学习机器学习的时候就接触了误差(MSE,Mean Squared Error),当时就有疑惑,这个式子是怎么推导的,但是因为懒没有深究。 误差 真实值和预测值之间通常情况下是会存在误差的,我们用ε来表示误差,对于每个样本都有: (3) 上标i表示第i个样本。 误差ε是独立并且具有相同的分布,并且服从均值为0,方差为 θ 2 θ^2 θ2的正态分布。 由于误差服从正态分布,那么有: (4) 将(3)带入(4)中有: (5) 3. 这也是一般似然函数的求解方法: (7) 将(7)式展开并化简有: (8) (8)式等式右侧的第一项为一个常量,似然函数要取最大值,因而第二项越小越好,有: (9) (9)式相当于最小二乘法的式子,即是误差的表达式

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    Matlab 计算误差MSE的三种方法

    Matlab 计算误差MSE的三种方法 数据说明: 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。 /*ytest测试集y,真实的y值,是一维数组 ytest_fit 预测的y值,是一维数组 test_error 是预测误差*/ test_error = ytest - ytest_fit; test_mse

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    mse误差计算公式_视觉SLAM十四讲实践之真实轨迹和估计轨迹方根误差「建议收藏」

    误差 MSE (mean squared error) 总的来说,方差是数据序列与均值的关系,而误差是数据序列与真实值之间的关系,所以我们只需注意区分 真实值和均值 之间的关系就行了。 误差(MSE)是各数据偏离真实值 差值的平方和 的平均数方差是平均值,误差是真实值。 方根误差 RMSE(Root Mean Squard Error) 方根误差误差的算术平方根亦称标准误差误差是各数据偏离真实值差值的平方和的平均数,也就是误差平方和的平均数,方根误差才和标准差形式上接近 那么误差方根误差就可以求出来。总的来说,方差(标准差)是数据序列与均值的关系,而方根误差是数据序列与真实值之间的关系。 ATE-all RMSE ATE-all实际上是每个位姿李代数的方根误差RMSE(Root Mean Squard Error)。这种误差可以刻画两条轨迹的旋转和平移误差

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    误差与方差的区别_平均数 方差 标准差

    误差又是什么? 标准差(Standard Deviation) ,中文环境中又常称方差,但不同于误差(mean squared error,误差是各数据偏离真实值的距离平方和的平均数,也即误差平方和的平均数, 从上面定义我们可以得到以下几点: 1、方差就是标准差,标准差就是方差 2、误差不同于误差 3、误差是各数据偏离真实值的距离平方和的平均数 举个例子:我们要测量房间里的温度 ,很遗憾我们的温度计精度不高,所以就需要测量5次,得到一组数据[x1,x2,x3,x4,x5],假设温度的真实值是x,数据与真实值的误差e=x-xi 那么误差MSE= 总的来说,方差是数据序列与均值的关系 ,而误差是数据序列与真实值之间的关系,所以我们只需要搞清楚真实值和均值之间的关系就行了。

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    mse函数(误差函数)_二次代价函数有什么用

    MSE误差(L2 loss) 1.代码展示MAE和MSE图片特性 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt sess = tf.Session 导数以及导数的分布图如下图所示: 我们可以从sigmoid激活函数的导数特性图中发现,当激活值很大的时候,sigmoid的梯度(就是曲线的斜率)会比较小,权重更新的步幅会比较小,这时候网络正处在误差较大需要快速调整的阶段

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    【python实现卷积神经网络】损失函数的定义(误差损失、交叉熵损失)

    /www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713081.html 这节讲解两个基础的损失函数的实现: from __future__ import division import numpy 补充: numpy.clip():看个例子 import numpy as np x=np.array([1,2,3,5,6,7,8,9]) np.clip(x,3,8) array([3, 3, 3,

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    直观理解为什么分类问题用交叉熵损失而不用误差损失?

    交叉熵损失与误差损失 常规分类网络最后的softmax层如下图所示,传统机器学习方法以此类比, ? 对这个样本,交叉熵(cross entropy)损失为 image.png 误差损失(mean squared error,MSE)为 image.png 则 (m) 个样本的损失为 \ell = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^m L_i 对比交叉熵损失与误差损失,只看单个样本的损失即可,下面从两个角度进行分析。 在这个前提下,误差损失可能会给出错误的指示,比如猫、老虎、狗的3分类问题,label为 ([1, 0, 0]) ,在误差看来,预测为 ([0.8, 0.1, 0.1]) 要比 ([0.8, 0.15 image.png image.png 综上,对分类问题而言,无论从损失函数角度还是softmax反向传播角度,交叉熵都比误差要好。

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    实战四·逻辑回归鸢尾花进行分类(对比方根误差与softmax交叉熵误差区别)

    这四个特征确定了单株鸢尾花的下列植物学特征: 1、花萼长度 2、花萼宽度 3、花瓣长度 4、花瓣宽度 该标签确定了鸢尾花品种,品种必须是下列任意一种: 山鸢尾 (0) 变色鸢尾 (1) 维吉尼亚鸢尾 (2) 代码 使用方根误差 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf file_path 0.019560 5600 steps loss is 0.019088 6000 steps loss is 0.018654 0.9933333333333333 使用softmax import numpy

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    TF-char2-回归问题

    i)}+b-y{(i)})2 找出一组参数w,b使得L最小: w*,b* = arg \min \frac{1}{n}\sumn_{i=1}(wx{(i)}+b-y{(i)})2 上述方法称之为误差 函数值增速最快的方向 函数曲面越陡峭,箭头越长,梯度的模越大 指向函数值减小的方向 x^=x-\eta \cdot \triangledown f 通过上式来不断地迭代更新 代价函数是误差函数 b,w,points): # 计算误差MSE totalError = 0 # 循环迭代所有的点 for i in range(0, len(points)): # 怎么从array ,得到误差 return totalError / float(len(points)) 计算梯度 关于代价函数对两个参数的梯度,就是一个求导的过程,很简单: L(w,b) = \frac{ gradient_descent(data, initial_b, initial_w, lr, num_iterations)] loss = mse(b,w,data) # 计算最优数值解上的误差

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    TensorFlow2.0(8):误差计算——损失函数总结

    TensorFlow2.0(4):填充与复制 TensorFlow2.0(5):张量限幅 TensorFlow2.0(6):利用data模块进行数据预处理 TensorFlow2.0(7):4种常用的激活函数 1 方差损失函数 :MSE 误差(Mean Square Error),应该是最常用的误差计算方法了,数学公式为: 其中,是真实值,是预测值,通常指的是batch_size,也有时候是指特征属性个数。 =0.4> 在tensorflow的losses模块中,提供能MSE方法用于求误差,注意简写MSE指的是一个方法,全写MeanSquaredError指的是一个类,通常通过方法的形式调用MSE使用这一功能 MSE方法返回的是每一对真实值和预测值之间的误差,若要求所有样本的误差需要进一步求平均值: loss_mse_1 = tf.losses.MSE(y,pred) loss_mse_1 <tf.Tensor ,误差损失函数比较适用于回归问题中,对于分类问题,特别是目标输出为One-hot向量的分类任务中,下面要说的交叉熵损失函数就要合适的多。

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    关于模型预测结果好坏的几个评价指标

    1.MSE MSE是Mean Square Error的缩写,表示误差,具体公式如下: ? 该公式表示每个预测值与实际值之间距离的平方和,值越大,表示误差越大。 2.RMSE RMSE表示方根误差,是对MSE的开根号,有点类似方差与标准差的区别。人们对方差和方差一样没有直观的理解,不知道方差=100时到底是准确度高还是低。 所以就有了方根误差,可以将方根误差和实际值之间去比较,就可以对预测准确度有个直观的理解。 比如实际值基本在10左右,方根误差是5,那么就可以感受到,预测值差不多会有一半的误差。 而如果要是看误差25的话,可能就不太好理解。 3.MAE MAE是Mean Absolute Error的缩写,表示平均绝对误差,公式如下: ? 平均绝对误差就是把误差中对预测值与实际值之间的差值求平方改成了求绝对值。与RMSE有点类似。

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    时间序列基于监督学习的LSTM模型为什么可以预测股票走势(附完整代码)

    data') plt.ylabel('5dayearn') plt.title('predict') plt.legend() plt.show() # 回归评价指标 # calculate MSE 误差 R square r_square = r2_score(inv_y, inv_y_predict) print('误差(mse): %.6f' % mse) print('方根误差(rmse) : image.png 预测质量评价数据如下: 误差(mse): 0.673632 方根误差(rmse): 0.820751 平均绝对误差(mae): 0.770078 R_square: 0.067422 调试时发现,如果在开始阶段将训练集和测试集分别进行归一化处理,预测数据质量更好, 图像的拟合程度更高,同样也能更明显的看出预测数据的滞后性: image.png 预测质量评价数据如下: 误差 (mse): 0.149244 方根误差(rmse): 0.386321 平均绝对误差(mae): 0.285039 R_square: 0.797429 我的QQ:652176219

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    python编写softmax函数、交叉熵函数实例

    python代码如下: import numpy as np # Write a function that takes as input a list of numbers, and returns expL) result = [] for i in expL: result.append(i*1.0/sumExpL) return result python编写交叉熵公式: import numpy np.float_(Y) P = np.float_(P) return -np.sum(Y * np.log(P) + (1 - Y) * np.log(1 - P)) 补充知识:分类时,为什么不使用误差而是使用交叉熵作为损失函数 MSE(误差)对于每一个输出的结果都非常看重,而交叉熵只对正确分类的结果看重。

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