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MAE
【人工智能Ⅰ】8-回归 & 降维
【人工智能Ⅰ】8-回归&降维8-1模型评价指标分类任务准确率、精确率与召回率、F值、ROC-AUC、混淆矩阵、TPR与FPR回归任务MSE、
MAE
、RMSE无监督任务(聚类)兰德指数、互信息、轮廓系数回归任务的评价指标
MorleyOlsen
·
2023-11-23 04:46
人工智能
人工智能
回归
数据挖掘
降维
PCA
LDA
逻辑回归
回归模型的score得分为负_深度研究:回归模型评价指标R2_score
回归模型的性能的评价指标主要有:RMSE(平方根误差)、
MAE
(平均绝对误差)、MSE(平均平方误差)、R2_score。但是当量纲不同时,RMSE、
MAE
、MSE难以衡量模型效果好坏。
沐水涤尘
·
2023-11-23 00:08
回归模型的score得分为负
使用
MAE
共同设计和扩展ConvNet
️YOLOv8实战宝典--星级指南:从入门到精通,您不可错过的技巧 --聚焦于YOLO的最新版本,对颈部网络改进、添加局部注意力、增加检测头部,实测涨点深入浅出YOLOv8:我的专业笔记与技术总结 --YOLOv8轻松上手,适用技术小白,文章代码齐全,仅需一键train,解决YOLOv8的技术突破和创新潜能❤️YOLOv8创新攻略:突破技术瓶颈,激发AI新潜能" --指导独特且专业的分析,也
一休哥※
·
2023-11-22 03:34
YOLOv8改进宝典
YOLO
人工智能
网络
时间序列中的6大类10种异常值处理方法(从根源上提高预测精度)
本文介绍本文介绍的内容是在时间序列中异常值处理的方法,当我进行时间序列分析建模收集数据的过程中,往往都存在着一些特数据情况导致数据中存在着一些异常值,这些异常值往往会导致模型识别到不正常的模式从而无法准确的预测,(我试验过一个数据集清楚之后
MAE
Snu77
·
2023-11-21 23:40
时间序列预测专栏
算法
python
人工智能
数据分析
机器学习
论文阅读笔记:Seen to Unseen Exploring Compositional Generalization of Multi-Attribute Controllable Dialogu
(3)引入了一个统一的无需参照的评估框架,
MAE
,用于不同粒度的属性。我们建立了两个基准测试,并且充分的实验结果证明了我们的方法和评价指标的有效性
青云遮夜雨
·
2023-11-21 17:21
论文笔记
论文阅读
笔记
nn.KLDivLoss,nn.CrossEntropyLoss,nn.MSELoss,Focal_Loss
article/details/128974654https://pytorch.org/docs/stable/nn.html1.nn.L1Loss1.1公式L1Loss:计算预测x和目标y之间的平均绝对值误差
MAE
@BangBang
·
2023-11-20 08:26
深度学习
图像分类
面试
计算机视觉
回归预测 | Matlab实现HPO-ELM猎食者算法优化极限学习机的数据回归预测
猎食者算法优化极限学习机的数据回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍Matlab实现HPO-ELM猎食者算法优化极限学习机的数据回归预测(完整源码和数据)1.输入多个特征,输出单个变量回归;2.算法新颖,包含评价指标MAPE、
MAE
机器学习之心
·
2023-11-19 15:47
回归预测
HPO-ELM
猎食者算法优化极限学习机
数据回归预测
时间序列预测 | Matlab基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)时间序列预测,单列数据输入
文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述时间序列预测|Matlab基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)时间序列预测,单列数据输入评价指标包括:
MAE
前程算法屋
·
2023-11-18 17:17
卷积双向长短期记忆网络
CNN-BILSTM
Attention
时间序列预测
多维时序预测 | Matlab基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)多变量时间序列预测,多列变量输入
文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多维时序预测|Matlab基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)多变量时间序列预测,多列变量输入评价指标包括:
MAE
前程算法屋
·
2023-11-18 17:17
matlab
cnn
lstm
卷积神经网络-长短期记忆网络
CNN-LSTM
Attention
多变量时间序列预测
多维时序预测 | Matlab基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)多变量时间序列预测
文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多维时序预测|Matlab基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)多变量时间序列预测评价指标包括:
MAE
前程算法屋
·
2023-11-18 17:17
卷积双向长短期记忆网络
注意力机制
CNN-BILSTM
Attention
多变量时间序列预测
时间序列预测 | Matlab基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)时间序列预测,单列数据输入模型
文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述时间序列预测|Matlab基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)时间序列预测,单列数据输入模型评价指标包括:
MAE
前程算法屋
·
2023-11-18 17:16
卷积神经网络-长短期记忆网络
CNN-LSTM
Attention
融合注意力机制
时间序列预测
多元回归预测 | Matlab基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)回归预测,多变量输入模型
文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元回归预测|Matlab基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)回归预测,多变量输入模型评价指标包括:
MAE
前程算法屋
·
2023-11-18 17:46
matlab
cnn
lstm
多元回归预测 | Matlab基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)回归预测,多变量输入模型
文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元回归预测|Matlab基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)回归预测,多变量输入模型评价指标包括:
MAE
前程算法屋
·
2023-11-18 17:46
matlab
cnn
回归
CNN-BILSTM
Attention
2023.8-(ICCV)Forecast-
MAE
- Self-supervised Pre-training for Motion Forecasting with Masked Autoencod
这篇论文的标题为“Forecast-
MAE
:用于运动预测的自监督预训练蒙版自编码器”,在自动驾驶系统的运动预测领域提出了一种新的方法。
技术宅学长
·
2023-11-17 08:52
论文阅读
自动驾驶
自动驾驶
波士顿房价预测分析----以线性回归LinearRegression为例
标准化处理波士顿房价数据集回归问题数据标准化代码二、选择特征2.1查看热力图2.2查看各个特征与MEDV房价的散点图2.3定义特征值和目标值三、划分训练集和测试集四、建立线性回归模型五、计算R2、RMSE、
MAE
清木!
·
2023-11-15 23:42
机器学习算法的Python实现
线性回归
算法
回归
回归预测 | Matlab实现PCA-PLS主成分降维结合偏最小二乘回归预测
主成分降维结合偏最小二乘回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍Matlab实现PCA-PLS主成分降维结合偏小二乘回归预测(完整源码和数据)1.输入多个特征,主成分降维后输入偏小二乘进行回归;2.算法新颖,包含评价指标
MAE
机器学习之心
·
2023-11-11 12:59
回归预测
PCA-PLS
主成分降维
最小二乘回归预测
MAE
(Masked Autoencoders) 详解
MAE
详解0.引言1.网络结构1.1Mask策略1.2Encoder1.3Decoder2.关键问题解答2.1进行分类任务怎么来做?2.2非对称的编码器和解码器机制的介绍2.3损失函数是怎么计算的?
sjx_alo
·
2023-11-11 01:14
机器视觉
深度学习
计算机视觉
人工智能
深度学习
transformer
目标检测回归损失函数(看情况补...)
文章目录L1loss-平均绝对误差(MeanAbsoluteError——
MAE
)L2loss-均方误差(MeanSquareError——MSE)SmoothL1LossMAE、MSE、SmoothL1
怎么全是重名
·
2023-11-09 05:06
Supplementary
knowledge
目标检测
回归
人工智能
【论文笔记】UniPAD: A Universal Pre-training Paradigm for Autonomous Driving
原文链接:https://arxiv.org/pdf/2310.08370.pdf1.引言过去的3D场景理解预训练方法多采用2D图像领域中的想法,可大致分为基于对比的方法和基于
MAE
的方法。
byzy
·
2023-11-08 18:32
论文阅读
自动驾驶
计算机视觉
目标检测
深度学习
做视频目标分割、人体姿态跟踪、语义part分割的同学看过来,李飞飞最新作品
在本文中,我们介绍了Siamese掩码自编码器(SiamMAE),这是掩码自编码器(
MAE
)的简单扩展,用于从视频中学
xuxu1116
·
2023-11-03 22:01
论文分享
音视频
视频目标分割
人体姿态跟踪
语义part分割
【论文阅读笔记】Traj-
MAE
: Masked Autoencoders for Trajectory Prediction
为了克服这一挑战,我们提出了一种有效的用于轨迹预测的掩蔽自编码器(Traj-
MAE
),它能更好地代表驾驶环境中智能体的复杂行为。
技术宅学长
·
2023-11-03 18:02
论文阅读
笔记
3D、扩散模型、GAN、StyleGAN、
MAE
.等【换脸方法汇总】
【换脸方法汇总】扩散模型、GAN、StyleGAN等综述[【FaceSwapping综述】QuickOverviewofFaceSwapDeepFakes](https://blog.csdn.net/qq_45934285/article/details/132693208?spm=1001.2014.3001.5501)扩散模型[【CVPR2022】DiffFace:Diffusion-bas
旋转的油纸伞
·
2023-11-03 10:28
人脸相关科研笔记【AI换脸】
扩散模型+CV与NLP科研笔记
生成对抗网络
人工智能
AI换脸
Face
Swapping
扩散模型
回归预测 | Matlab实现POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测
-支持向量机多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测可直接运行Matlab;2.评价指标包括:R2、
MAE
机器学习之心
·
2023-11-03 07:03
回归预测
POA-CNN-SVM
POA
CNN-SVM
鹈鹕算法优化
卷积神经网络-支持向量机
多变量回归预测
回归预测 | Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测
支持向量机的多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测可直接运行Matlab;2.评价指标包括:R2、
MAE
机器学习之心
·
2023-11-02 01:44
回归预测
SSA-CNN-SVM
CNN-SVM
麻雀算法优化
卷积神经网络-支持向量机
多输入单输出回归预测
回归预测 | Matlab实现WOA-CNN-SVM鲸鱼算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测
支持向量机的多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.WOA-CNN-SVM鲸鱼算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测可直接运行Matlab;2.评价指标包括:R2、
MAE
机器学习之心
·
2023-11-02 01:44
回归预测
WOA-CNN-SVM
WOA
CNN-SVM
鲸鱼算法优化
卷积神经网络-支持向量机
多输入单输出回归预测
回归预测 | Matlab实现SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测
支持向量机的多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测可直接运行Matlab;2.评价指标包括:R2、
MAE
机器学习之心
·
2023-11-02 01:12
回归预测
SO-CNN-SVM
SO
CNN-SVM
蛇群算法优化
卷积神经网络-支持向量机
多输入单输出回归预测
使用Python计算平均绝对误差(
MAE
)的解读
使用Python计算平均绝对误差(
MAE
)的解读平均绝对误差(MeanAbsoluteError,简称
MAE
)是一种常用的评估指标,用于衡量预测结果与实际观测值之间的平均差异程度。
雨中徜徉
·
2023-11-01 04:11
python
开发语言
Python
[论文笔记]RetroMAE
本篇工作,作者提出RetroMAE,一个新的基于掩码自编码器(MaskedAuto-Encoder,
MAE
)的面向检索的预训练范式。
愤怒的可乐
·
2023-10-31 23:49
论文翻译/笔记
#
文本匹配[论文]
论文阅读
excel计算出均方根值(RMS)+ 均方根误差(RMSE)+标准差(Standard Deviation)
StandardDeviation)、均方差、均方根值(RMS)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)补充统计学中统计两组数据的真实值与预测值接近程度:MSE(均方误差)、RMSE(均方根误差)、
MAE
Lu_gl
·
2023-10-31 18:55
python
开发语言
MATLAB中
mae
函数用法
目录语法说明示例使用'
mae
'计算网络性能
mae
函数的功能是均值绝对误差性能函数。
jk_101
·
2023-10-31 11:23
Matlab
matlab
开发语言
MAE
-DFER: Efficient Masked Autoencoder for Self-supervised Dynamic Facial Expression Recognition
简介
MAE
-DFER出自中科院自动化所,是一篇发表在多媒体顶会ACMMM上面的一篇文章。官方代码见:https://github.com/sunlicai/
MAE
-DFER。
卡拉比丘流形
·
2023-10-30 08:34
论文阅读
深度学习
人工智能
论文阅读
神经网络
论文阅读——
MAE
MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners1.一些乱七八糟的知识1.Motivation2.Contribution3.Method3.1核心思想3.2Method4.Experiment4.1MainProperties4.2ComparisonswithPreviousResults4.3在迁移学习上的效果论文地址:https://arxiv.org
猫猫头不写bug
·
2023-10-28 05:07
论文阅读
Transformer
算法
人工智能
计算机视觉
tensorflow
常用回归评价指标:均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(
MAE
)、平均百分比误差(MAPE)、绝对系数R2
喜欢的点个赞~代码importnumpyasnpfromsklearnimportmetrics#定义MAPEdefmape(y_true,y_pred):returnnp.mean(np.abs((y_pred-y_true)/y_true))*100%#MSEprint(metrics.mean_squared_error(y_true,y_pred))#RMSEprint(np.sqrt(m
Dr.hao2021
·
2023-10-28 00:11
python
GLIP,FLIP论文阅读
ScalingLanguage-ImagePre-trainingviaMasking(FLIP,2023)贡献:1.图像端引入
MAE
的随机MASK,imageencoder只处理未mask的patches
B1CK
·
2023-10-26 23:49
论文阅读
SSA-CNN-LSTM-Attention回归预测 | Matlab 基于麻雀算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制
文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述SSA-CNN-LSTM-Attention回归预测|Matlab基于麻雀算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制评价指标包括:
MAE
、
前程算法屋
·
2023-10-26 03:51
算法
cnn
lstm
SSA-CNN-LSTM
SSA-CNN-BILSTM-Attention回归预测 | Matlab 基于麻雀算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制
文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述SSA-CNN-BILSTM-Attention回归预测|Matlab基于麻雀算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制评价指标包括:
MAE
前程算法屋
·
2023-10-26 03:21
算法
cnn
回归
SSA-CNN-BILSTM
VALSE2023-快速总结
会议快速总结1.前言2.热点词2.1自监督预训练2.2MIM(MaskedImageModeling)2.3
MAE
(MaskedAutoencoders)2.4clip(ContrastiveLanguage-ImagePre-Training
玉堃
·
2023-10-25 19:56
三维视觉
人工智能
经验分享
业界资讯
会议报告
SSA-CNN-GRU-Attention回归预测 | Matlab 基于麻雀算法优化卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制
文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述SSA-CNN-GRU-Attention回归预测|Matlab基于麻雀算法优化卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制评价指标包括:
MAE
、RMSE
前程算法屋
·
2023-10-24 18:48
算法
cnn
gru
SSA-CNN-GRU
多维时序预测 | Matlab基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)多维时间序列预测,SSA-CNN-GRU多维时间序列预测
文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多维时序预测|Matlab基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)多维时间序列预测,SSA-CNN-GRU多维时间序列预测评价指标包括:
MAE
前程算法屋
·
2023-10-24 18:47
卷积神经网络-门控循环单元
SSA-CNN-GRU
CNN-GRU
多维时间序列预测
时间序列预测 | Matlab基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)时间序列预测,SSA-CNN-GRU时间序列
文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述时间序列预测|Matlab基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)时间序列预测,SSA-CNN-GRU时间序列评价指标包括:
MAE
前程算法屋
·
2023-10-24 18:47
卷积神经网络-门控循环单元
SSA-CNN-GRU
时间序列
多元回归预测 | Matlab基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)回归预测,SSA-CNN-GRU多输入单输出模型
文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元回归预测|Matlab基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)回归预测,SSA-CNN-GRU多输入单输出模型评价指标包括:
MAE
前程算法屋
·
2023-10-24 18:17
算法
matlab
cnn
卷积神经网络-门控循环单元
SSA-CNN-GRU
基于self-attention的LSTM时间序列预测Python程序
基于self-attention的LSTM时间序列预测Python程序特色:1、单变量,多变量输入,自由切换2、单步预测,多步预测,自动切换3、基于Pytorch架构4、多个评估指标(
MAE
,MSE,R2
黑科技小土豆
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2023-10-23 11:27
深度学习
lstm
python
人工智能
多元回归预测 | Matlab基于双向长短期记忆神经网络BILSTM的Adaboost回归预测,BILSTM-Adaboost回归预测,多输入单输出模型
文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元回归预测|Matlab基于双向长短期记忆神经网络BILSTM的Adaboost回归预测,BILSTM-Adaboost回归预测,多输入单输出模型评价指标包括:
MAE
前程算法屋
·
2023-10-23 11:56
回归
双向长短期记忆神经网络
BILSTM-Adaboost
时间序列预测 | Matlab基于双向门控循环单元(BiGRU)的时间序列预测,matlab代码,要求2020版本及以上
文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述时间序列预测|Matlab基于双向门控循环单元(BiGRU)的时间序列预测,matlab代码,要求2020版本及以上评价指标包括:
MAE
、MBE和
前程算法屋
·
2023-10-23 07:22
双向门控循环单元
时间序列预测
BiGRU
基于LSTM时间序列预测(简单又好用)无脑代码
时间序列预测(简单又好用)无脑代码,这里是列表文本使用很简单,跟着注释和使用手册用就行.简介:1、单变量,多变量输入,自由切换2、单步预测,多步预测,自动切换3、基于Pytorch架构,单输出4、多个评估指标(
MAE
思考实践
·
2023-10-20 03:37
#
时间序列预测
价值观
时序预测
简单
实用
方便
能用
多元回归预测 | Matlab基于卷积神经网络-门控循环单元CNN-GRU的Adaboost回归预测
文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元回归预测|Matlab基于卷积神经网络-门控循环单元CNN-GRU的Adaboost回归预测评价指标包括:
MAE
、RMSE和R2等,代码质量极高
前程算法屋
·
2023-10-20 00:29
matlab
cnn
gru
卷积神经网络-门控循环单元
CNN-GRU
推荐系统离线评估方法和评估指标,以及在推荐服务器内部实现A/B测试和解决A/B测试资源紧张的方法。还介绍了如何在TensorFlow中进行模型离线评估实践。
1.RMSE/MSE2.
MAE
3.Precision/Recall/F1-score4.Coverage5.Personalization6.AUC评估指标:我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏?
我是廖志伟
·
2023-10-17 08:02
#
博主活动
服务器
tensorflow
运维
Empowering Low-Light Image Enhancer through Customized Learnable Priors 论文阅读笔记
文章利用了
MAE
的encoder来做一些事情,提出了一个叫customizedunfoldingenhancer(CUE)的方法。从MA
ssf-yasuo
·
2023-10-16 15:13
论文阅读笔记
论文阅读
笔记
人工智能复习1
选择合适的算法4测试算法可靠性1.3设定问题确定应用场景,到底是那种机器学习类型,监督,无监督,或者混合起来解决确定学习类型,在线还是批量,是不是以数据流的形式持续学习1.4确定评估指标RMSE均方根误差
MAE
吴邪_TicktW
·
2023-10-16 07:59
NeurIPS 2023 | 李飞飞团队提出SiamMAE:孪生掩码自编码器,刷榜视觉自监督方法
最近,斯坦福大学李飞飞团队对
MAE
进行扩展,提出了孪生掩码自编码器SiamMAE(SiameseMaskedAutoencoders)以学习视频中的视觉对应关系。
xwz小王子
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2023-10-15 15:11
深度学习入门基础
强化学习
具身智能
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