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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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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;

2.2K10

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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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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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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Python用偏最小二乘回归Partial Least Squares,PLS分析桃子近红外光谱数据可视化

_cv) # 计算误差为了检查我们的校准效果如何,我们使用通常的指标来衡量。我们通过将交叉验证结果y_cv与已知响应进行比较来评估这些指标。...实际上,我们想要找到最小化误差的组件数。让我们为此编写一个函数。def optimisls_cv(X, .........=True):     '''运行包括可变组件数量的偏最小二乘回归,最多到n_comp,并计算误差'''     mse = []......    ...     # 计算并打印误差最小值的位置    msemin = np......    ...., plot_components=True) 第一个图表是误差作为组件数的函数。建议最小化误差的组件数在该图中突出显示。第二个图表是实际的回归图,包括预测指标。

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GPT4做数据分析时间序列预测之八相当棒2023.6.2

移动平均预测销售金额累计值 请用python对时间序列预测结果准确性的一些检查判定指标,判断这些预测结果,看看哪个预测结果好,并给出代码 3、 为了评估这些预测方法的准确性,我们可以使用一些常见的时间序列预测评估指标,如误差...(MSE)、方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)。...预测销售金额累计值", "移动平均预测销售金额累计值"] # 计算各种预测方法的MSE、RMSE和MAE 评估指标 = {} for 方法 in 预测方法: 预测值 = 数据[方法] 误差...= np.mean((实际销售额 - 预测值) ** 2) 方根误差 = np.sqrt(误差) 平均绝对误差 = np.mean(np.abs(实际销售额 - 预测值))...评估指标[方法] = {"MSE": 误差, "RMSE": 方根误差, "MAE": 平均绝对误差} # 创建新的Excel文件 工作簿 = Workbook() 工作表 = 工作簿.active

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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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