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MAE
线性回归评价几个指标(
MAE
,MSE,RMSE,R^2,MAPE)
Python–线性回归评价指标实现一、项目背景(可不看)最近在做非线性数据的数据预测,一头雾水,一年不学习,脑袋有问题。还记得上次做的数据是关于一个政务系统的热点问题分类模块,用了机器学习和深度学习啥的,满脸蒙,反正后面就是做完了(好多吐槽)。现在做的是关于供应链模块的需求预测,简单说目前的运作流程是:客户需求–>营业人员经验修正–>客户需求生成。面临问题:客户的需求不能保证准确性,营业人员出于保
SpinMeRound
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2023-06-16 00:00
python
深度学习
机器学习
多元回归预测 | Matlab阿基米德算法(AOA)优化核极限学习机回归预测,AOA-KELM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阿基米德算法(AOA)优化核极限学习机回归预测,AOA-KELM回归预测,多变量输入模型评价指标包括:
MAE
、RMSE和
前程算法屋
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2023-06-14 23:56
完整源码获取(Matlab)
阿基米德算法
优化核极限学习机
AOA-KELM
回归预测
多变量输入模型
多元回归预测 | Matlab鲸鱼算法(WOA)优化核极限学习机回归预测,WOA-KELM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鲸鱼算法(WOA)优化核极限学习机回归预测,WOA-KELM回归预测,多变量输入模型评价指标包括:
MAE
、RMSE和R2
前程算法屋
·
2023-06-14 23:56
完整源码获取(Matlab)
鲸鱼算法
优化核极限学习机
WOA-KELM
多元回归预测 | Matlab遗传算法(GA)优化核极限学习机回归,GA-KELM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遗传算法(GA)优化核极限学习机回归,GA-KELM回归预测,多变量输入模型评价指标包括:
MAE
、RMSE和R2等,代码质量极高
前程算法屋
·
2023-06-14 23:26
完整源码获取(Matlab)
matlab
遗传算法
优化核极限学习机回归
GA-KELM
多变量输入模型
多元回归预测 | Matlab海洋捕食者算法(MPA)优化核极限学习机回归预测,MPA-KELM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海洋捕食者算法(MPA)优化核极限学习机回归预测,MPA-KELM回归预测,多变量输入模型评价指标包括:
MAE
、RMSE
前程算法屋
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2023-06-14 23:25
完整源码获取(Matlab)
海洋捕食者算法
优化核极限学习机
MPA-KELM
数据挖掘各流程中的常用方法总结(三)
数据挖掘各流程中的常用方法总结(三)评价指标1、混淆矩阵2、准确率(Accuracy)3、精确率(Precision)4、召回率(Recall)5、F1score6、AUC7、RMSE(均方根误差)、MSE(均方误差)、
MAE
云流寂川
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2023-06-14 19:54
数据挖掘方法
数据挖掘
机器学习
python
建设数字工厂:生产物料齐套检查的实现方法
本文分享自华为云社区《数字工厂深入浅出系列(四):生产物料齐套检查的实现方法》,作者:云起
MAE
。随着市场个性化需求不断发展,多品种小批量生产加工模式已经形
华为云开发者联盟
·
2023-06-14 11:00
机器学习基础知识之预测性能评价指标
文章目录预测性能评价思路1、均方误差(MeanSquareError,MSE)2、均方根误差(RootMeanSquareError,RMSE)3、平均绝对误差(MeanAbsoluteError,
MAE
七层楼的疯子
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2023-06-13 09:30
机器学习(Python)
机器学习
人工智能
深度学习
数据挖掘
基于Python的电影推荐系统
small-movielens数据集的基础上,对用户、电影、评分数据进行了处理,然后根据Pearson相关系数计算出用户与其他用户之间的相似度,根据相似度进行推荐和预测评分,最后再根据数据集中的测试数据,计算该推荐系统的
MAE
biyezuopinvip
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2023-06-13 07:04
Python
电影推荐系统
电影推荐
源码
课程设计
多元回归预测 | Matlab海鸥算法(SOA)优化随机森林的数据回归预测,SOA-RF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海鸥算法(SOA)优化随机森林的数据回归预测,SOA-RF回归预测,多变量输入模型评价指标包括:
MAE
、RMSE和R2等
前程算法屋
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2023-06-13 02:41
完整源码获取(Matlab)
matlab
随机森林
SOA-RF
多变量输入模型
多元回归预测 | Matlab遗传算法(GA)优化随机森林的数据回归预测,GA-RF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遗传算法(GA)优化随机森林的数据回归预测,GA-RF回归预测,多变量输入模型评价指标包括:
MAE
、RMSE和R2等,代码质量极高
前程算法屋
·
2023-06-13 02:41
完整源码获取(Matlab)
GA-RF
优化随机森林
遗传算法
多元回归预测 | Matlab哈里斯鹰算法(HHO)优化随机森林的数据回归预测,HHO-RF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哈里斯鹰算法(HHO)优化随机森林的数据回归预测,HHO-RF回归预测,多变量输入模型评价指标包括:
MAE
、RMSE和R2
前程算法屋
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2023-06-13 02:39
完整源码获取(Matlab)
哈里斯鹰算法
优化随机森林
HHO-RF
2月16日每日小记# 天圆
MAE
英语。TOTOboy
我们都特别懂事儿,疫情面前我们能做的就是宅家静心看书学习。昨晚家里的小家伙过于兴奋,熬到凌晨,眼皮打架,才及其不情愿的被动睡着。早上,睡眼朦胧,摸索着起床洗漱。蹑手蹑脚,生怕珍贵的早上时光又被他抢了去。还好还好,顺利逃脱。天天家里蹲,每晚睡觉前总臆想第二天会有用不完的时光,计划总是填的满满的,可是现实过于骨感,我每天的时间被肢解的过于零碎。早饭就直接省略了,一大早总是没有胃口,另外我确实增重不少,
Lilyww
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2023-06-12 13:21
区间预测 | MATLAB实现基于QRCNN-BiGRU卷积双向门控循环单元多变量时间序列区间预测
卷积双向门控循环单元多变量时间序列区间预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现基于QRCNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元多变量时间序列区间预测;2.多图输出、点预测多指标输出(
MAE
机器学习之心
·
2023-06-10 11:43
区间预测
QRCNN-BiGRU
卷积双向门控循环单元
多变量时间序列
区间预测
论文阅读和分析:Binary CorNET Accelerator for HR Estimation From Wrist-PPG
该框架在22个IEEESPC受试者上的
MAE
为6.67±5.49bpm。
KPer_Yang
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2023-06-10 08:00
机器学习
信号处理算法
论文阅读
深度学习
算法
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。
吕其坤
·
2023-06-09 18:15
回归模型的score得分为负
量纲对回归结果的影响_机器学习基础,回归模型评估指标
来源|CrossHands作者|AhongPlus回归模型中常用的评估指标可以分如下几类:1.
MAE
系列,即由MeanAbsoluteError衍生得到的指标;2.MSE系列,即由MeanSquaredError
虚无是我呀
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2023-06-09 12:04
量纲对回归结果的影响
深度学习常用损失MSE、RMSE、
MAE
和MAPE
MSE均方差损失(MeanSquaredErrorLoss)MSE是深度学习任务中最常用的一种损失函数,也称为L2LossMSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均范围[0,+∞),当预测值与真实值完全相同时为0,误差越大,该值越大MSE曲线的特点是光滑连续、可导,便于使用梯度下降算法,是比较常用的一种损失函数。而且,MSE随着误差的减小,梯度也在减小,这有利于函数的收敛,即使固定学习因子,函
zzz_979
·
2023-06-09 09:35
深度学习
人工智能
机器学习
常用推荐系统评测指标
文章目录基于评分准确度:1.平均绝对误差(
MAE
)2.均方根误差(RMSE)基于预测准确度:3.准确率(Precision)4.召回率(Recall)5.F指标(F-measure)基于排序准确度6.AUC7
阿牛大牛中
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2023-06-08 22:25
推荐系统
人工智能
大数据
数据挖掘
基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)回归预测,SSA-CNN-LSTM多输入单输出模型。
评价指标包括:R2、
MAE
、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
机器学习-深度学习
·
2023-06-08 09:21
算法
cnn
lstm
机器学习回归任务指标评价及Sklearn神经网络模型评价实践
其中,
MAE
、MSE、RMSE用于衡量模型预测值与真实值之间的误差大小,R²用于衡量模型对数据的拟合程度。在实际应用中,我们可以使用这些指标来评估回归模型的性能,并对模型进行优化。
肖永威
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2023-06-07 13:47
人工智能及Python
机器学习
回归
sklearn
回归模型评价
python
python实现基于用户的协同过滤推荐算法和基于项目的协同过滤推荐算法 python实现协同过滤推荐算法代码 程序 源代码 思路方法 测评指标
MAE
、RMSE、Recall、Precision
python实现基于用户的协同过滤推荐算法和基于项目的协同过滤推荐算法基于用户的协同过滤推荐算法和基于项目的协同过滤推荐算法实现原理、公式、思路在前文中已有介绍,本次不再详细描述。本文主要是使用python语言实现推荐算法,python语言有很多工具模块便于实现推荐算法,本文没有大量使用已有的机器学习模块,更多的是使用python的基础语法实现,注释详细,代码阅读性好,便于学习。python版本3
74b3a3e489d4
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2023-06-07 08:36
区间预测 | MATLAB实现基于QRCNN-GRU卷积门控循环单元多变量时间序列区间预测
卷积门控循环单元多变量时间序列区间预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现基于QRCNN-GRU卷积神经网络结合门控循环单元多变量时间序列区间预测;2.多图输出、点预测多指标输出(
MAE
机器学习之心
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2023-06-07 07:58
区间预测
区间预测
QRCNN-GRU
CNN-GRU
卷积门控循环单元
多变量时间序列区间预测
区间预测 | MATLAB实现基于QRCNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测
卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现基于QRCNN-LSTM卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测;2.多图输出、点预测多指标输出(
MAE
机器学习之心
·
2023-06-07 07:27
区间预测
CNN-LSTM
QRCNN-LSTM
多变量时间序列区间预测
卷积长短期记忆神经网络
区间预测 | MATLAB实现QRCNN卷积神经网络分位数回归时间序列区间预测
卷积神经网络分位数回归时间序列区间预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料效果一览基本介绍区间预测|MATLAB实现QRCNN卷积神经网络分位数回归时间序列区间预测1.Matlab实现基于QRCNN分位数回归卷积神经网络的时间序列区间预测模型;2.多图输出、多指标输出(
MAE
机器学习之心
·
2023-06-07 07:27
区间预测
时间序列区间预测
区间预测
分位数回归
QRCNN
卷积神经网络
区间预测 | MATLAB实现QRCNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络分位数回归时间序列区间预测
卷积双向长短期记忆神经网络分位数回归时间序列区间预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现基于QRCNN-BiLSTM分位数回归卷积长短期记忆神经网络的时间序列区间预测模型;2.多图输出、多指标输出(
MAE
机器学习之心
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2023-06-07 07:48
区间预测
QRCNN-BiLSTM
CNN-BiLSTM
卷积双向长短期记忆神经网络
分位数回归
时间序列区间预测
时间序列预测 | Matlab基于粒子群算法优化随机森林(PSO-RF)与随机森林(RF)的时间序列预测对比
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基于粒子群算法优化随机森林(PSO-RF)与随机森林(RF)的时间序列预测对比评价指标包括:
MAE
、RMSE和R2等,代码质量极高
前程算法屋
·
2023-06-07 03:22
完整源码获取(Matlab)
matlab
算法
随机森林
粒子群算法优化随机森林
时间序列预测
时间序列预测 | Matlab基于灰狼算法优化随机森林(GWO-RF)与随机森林(RF)的时间序列预测对比
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基于灰狼算法优化随机森林(GWO-RF)与随机森林(RF)的时间序列预测对比评价指标包括:
MAE
、RMSE和R2等,代码质量极高
前程算法屋
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2023-06-07 03:22
完整源码获取(Matlab)
灰狼算法优化随机森林
随机森林
GWO-RF
时间序列预测 | Matlab基于鲸鱼算法优化随机森林(WOA-RF)与随机森林(RF)的时间序列预测对比
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基于鲸鱼算法优化随机森林(WOA-RF)与随机森林(RF)的时间序列预测对比评价指标包括:
MAE
、RMSE和R2等,代码质量极高
前程算法屋
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2023-06-07 03:22
完整源码获取(Matlab)
鲸鱼算法优化随机森林
随机森林
WOA-RF
时间序列预测对比
时间序列预测 | Matlab基于北方苍鹰算法优化随机森林(NGO-RF)与随机森林(RF)的时间序列预测对比
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基于北方苍鹰算法优化随机森林(NGO-RF)与随机森林(RF)的时间序列预测对比评价指标包括:
MAE
、RMSE和R2等,
前程算法屋
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2023-06-07 03:43
完整源码获取(Matlab)
北方苍鹰算法优化随机森林
随机森林
NGO-RF
时间序列预测对比
ViTPose
具体而言,ViTPose使用普通和非分层vitTransformer[14]作为backbone来提取给定人物实例的特征图,其中backbone通过掩蔽图像建模借口任务(例如
MAE
[16])进行预训练,
向前走就是我
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2023-04-21 15:53
计算机视觉
深度学习
机器学习
ConvNeXt V2:与屏蔽自动编码器共同设计和缩放ConvNets,论文+代码+实战
论文地址:该论文的一句话总结:本文利用
MAE
设计了全卷积掩码自编码器:FCMAE和新的
宁静与致远
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2023-04-21 10:53
人工智能
深度学习
人工智能
计算机视觉
推荐系统评测指标2-预测准确度
1评分预测:预测用户对物品的评分RMSE均方根误差=实际评分差的平方的平均数,再开根号
MAE
均方根误差=实际评分差的平均数RSME加大了对预测不准的用户物品评分的惩罚,因而对系统的惩罚更加苛刻。
limus
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2023-04-21 01:48
MAE
论文笔记+Pytroch实现
MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners,2021近期在梳理Transformer在CV领域的相关论文,落脚点在于如何去使用Pytroch实现如ViT和
MAE
像风一样自由的小周
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2023-04-21 01:21
Pytroch基础
深度学习基础
深度学习+机器学习经典算法介绍
论文阅读
深度学习
人工智能
MAE
论文阅读《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》
文章目录动机方法写作方面参考Paper:https://arxiv.org/pdf/2111.06377.pdf动机首先简要介绍下BERT,NLP领域的BERT是基于Transformer架构,并采取无监督预训练的方式去训练模型。它提出的预训练方法在本质上是一种maskedautoencoding,也就是MLM(maskedlanguagemodeling):去除数据的一部分然后学习恢复。自从Vi
Iron_lyk
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2023-04-20 09:29
论文阅读笔记
论文阅读
深度学习
计算机视觉
大数据案例分析1.4(回归问题及其性能评价)
二分类的输出通常为若干指定的类别标签回归性能度量方法:平均绝对误差
MAE
均方差MSElogistic回归损失(二类)简称Logloss或交叉熵损失,常用于哦名家逻辑回归LR和神经网络对于二分类问题:1、
changjingwnag
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2023-04-17 11:03
机器学习实战(2)——端到端的机器学习项目
目录1框架问题2选择性能指标2.1均方根误差(RMSE)2.2平均绝对误差(
MAE
)3获取数据4创建测试集5从数据探索和可视化中获得洞见5.1将地理数据可视化5.2寻找相关性5.3试验不同属性的组合6机器学习算法的数据准备
WHJ226
·
2023-04-17 11:47
机器学习
人工智能
使用
MAE
共同设计和扩展ConvNet
使用
MAE
共同设计和扩展ConvNet一、论文讲解1.全卷积掩码自动编码器(FCMAE)2.全局响应归一化(GRN)层二、YOLOv8更改骨干1.yaml文件2.ConvNeXtV2代码3.注册模块4.
一休哥※
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2023-04-17 05:35
YOLOv8
YOLO5系列改进专栏
YOLO
深度学习
计算机视觉
nn.Embedding踩坑:RuntimeError: Expected object of device type cuda but got device type cpu
最近,我在做
MAE
相关代码实验的时候,网络的构架中有用到nn.Embedding()这个函数,刚开始,我用cpu跑训练的时候是没有报错的,但是cpu跑太慢了,我就改成gpu,结果出现了如下错误:'''改
方水云
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2023-04-17 01:26
python
pytorch
深度学习
实验失败:利用
MAE
做生成对抗式超分实验失败记录
一、想法构思当时,看到
MAE
论文的时候,我就想能不能用
MAE
+生成对抗网络实现图像的超分?!所以有了这个实验。下面先介绍
MAE
干了什么。
方水云
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2023-04-17 01:26
人工智能
计算机视觉
「Masked Autoencoders」
MAE
算法相关及后续工作整理
参考链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/518608011(
MAE
,KaimingHeetal.)由于其从丰富的未标记数据中学习有用表示的能力而重新引起了人们的兴趣。
视觉AI
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2023-04-16 13:11
目标跟踪算法
算法
人工智能
贝叶斯优化 | BO-RF贝叶斯优化随机森林多输入单输出回归预测(Matlab完整程序)
评价指标随机森林回归训练集平均绝对误差
MAE
前程算法屋
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2023-04-16 05:46
贝叶斯优化(Bayesian
Optimization)
随机森林
回归
matlab
ICLR Spotlight | 卷积网络上的首个BERT/
MAE
预训练,ResNet也能用
“删除-再恢复”形式的自监督预训练可追溯到2016年,早于18年的BERT与21年的
MAE
。然而在长久的探索中,这种BERT/
MAE
式的预训练算法仍未在卷积模型上成功(即大幅超过有监督学习)。
TechBeat人工智能社区
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2023-04-14 17:51
网络
bert
深度学习
Python-DQN-L1、L2和Huber损失
1.L1损失L1损失,也称为平均绝对误差(MeanAbsoluteError,
MAE
),是一种在回归问题中使用的损失函数,用于衡量预测值与实际值之间的绝对差异。
天寒心亦热
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2023-04-14 14:32
Python
TensorFlow
深度强化学习
深度学习
强化学习
深度强化学习
人工智能
【论文阅读】
MAE
阅读笔记
基于VIT上的BERT带掩码的自编码器是一个可拓展的视觉学习器Autoencoder:y和x来自于同一个东西摘要随机图片里的一些块,然后去重构被盖住的像素encoder-decoder使用小的数据集,用自监督的方式,表现很好,在迁移学习的任务上表现也很好图片进来,先切成小块,把盖住的东西涂成灰色把没有被盖住的变成一个序列放进encoder里去然后把灰色的和编码的弄成一条,放进解码器里面,然后解码器
小松不菜
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2023-04-12 14:27
论文阅读
论文阅读
笔记
2022-10-31-基于用户的协同过滤推荐算法实现+
MAE
+RMSE的求解+项目代码+运行结果图
目录推荐算法学习笔记项目代码运行结果图推荐算法学习笔记协同过滤推荐算法测评指标RMSE均方根误差推荐系统笔记:一、为什么需要推荐系统为了解决互联网时代下的信息超载问题。二、搜索引擎和推荐系统的区别·分类目录,是将著名网站分门别类,从而方便用户根据类别查找公司。·搜索引擎,用户通过输入关键字,查找自己需要的信息。·推荐系统,和搜索引擎一样,是一种帮助用户快速发展有用信息的工具。通过分析用户的历史行为
汤姆z
·
2023-04-12 10:40
2022知识点学习
推荐算法
算法
机器学习
略解损失函数
二、L1损失函数(又称
MAE
,平均绝对值误差)如上面的公式所示,可以知道L1损失函数实际上就是对所有样本的预测值和真实值之间的误差取平均值,其中n表示的是样本的个数,表示的是真实值(0或1的离散值),表示的是预测值
hithithithithit
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2023-04-12 00:00
#
pytorch编程基础
神经网络
深度学习
交叉熵
损失函数
KL散度
Integral Migrating Pre-trained Transformer Encoder-decoders for Visual Object Detection(imTED)
Arxiv上一篇基于
MAE
用于目标检测的文章,是在查找小样本文章的时候发现的,因为与自己的idea有点相似,所以仔细读了一遍,代码还未开源。
GY-赵
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2023-04-10 09:18
计算机视觉
机器学习
transformer
目标检测
深度学习
论文阅读_
MAE
论文信息name_en:MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearnersname_ch:带遮蔽的自编码器是大规模的视觉学习者paper_addr:https://ieeexplore.ieee.org/document/9879206/doi:10.1109/CVPR52688.2022.01553date_read:2023-04-08date_publis
xieyan0811
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2023-04-09 22:11
大模型
论文阅读
深度学习
人工智能
小白学Pytorch系列--Torch.nn API Loss Functions(14)
小白学Pytorch系列–Torch.nnAPILossFunctions(14)方法注释nn.L1Loss创建一个标准,用于测量输入x和目标y中每个元素之间的平均绝对误差(
MAE
)nn.MSELoss
发呆的比目鱼
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2023-04-08 00:54
PyTorch框架
pytorch
深度学习
机器学习
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