MSE

机器学习&数据挖掘知识点大总结

1.Basis(基础)：MSE(MeanSquareError均方误差)，LMS(LeastMeanSquare最小均方)，LSM(LeastSquareMethods最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihoodEstimation
勇往直前的流浪刀客·2022-12-09 16:24

【ML】线性回归 [单因子]（LinearRegression）实践（基于sklearn）

【ML】线性回归[单因子]（LinearRegression）实践（基于sklearn）数据准备读取数据绘制图表（观察数据规律）数据处理模型训练预测评估（MSE，R2）图形展示结果数据准备创建lr_train_data.csv
胡子哥_·2022-12-09 04:36

Simple Regression Implenmentation

xy13253749trytofindtheoptiamlfunctiony=w*x+btofitthepointsabove.Thecodeasbelow:importnumpyasnpdefcompute_mse
JulyThirteenth·2022-12-09 02:41

深度学习计划（4）SRGan简析

有监督SR算法的优化目标通常是最小化恢复的HR图像和真实图像之间的均方差（MSE）。最小化MSE即最大化峰值信噪比(PSNR)是方便的，这是用来评估和比较SR算法的常用方法。补充：PSNR是最普遍和
炸毛的小黑猫·2022-12-08 22:11

SRGAN 学习心得

一、理论关于SRGAN的的论文中文翻译网上一大堆，可以直接读网络模型（大概了解），关于loss的理解，然后就能跑代码loss=mse+对抗损失+感知损失：https://blog.csdn.net/DuinoDu
weixin_30593261·2022-12-08 22:40

SRGAN简单了解

但是MSE和PSNR值的高低并不能很好的表示视觉效果的好坏。正如Figture2表现出的，PSNR最高并不能反映最好的视觉SR效果。SRGAN
杨杨杨Garrick·2022-12-08 22:38

[计算机视觉]-MSE、MEA、L1、L2、smooth L1解释及优缺点

MAE损失函数MAE=∑i=1n∣yi−yip1∣nMAE=\frac{\sum_{i=1}^{n}\midy_{i}-y_{i}^{p_{1}}\mid}{n}MAE=n∑i=1n∣yi−yip1∣以分类问题举例。对于上式中，yiy_{i}yi代表真实值，yipy_{i}^{p}yip代表预测值。下面是一个MAE函数的图，其中真实目标值为100，预测值在-10,000至10,000之间。预测值（
orangezs·2022-12-08 21:39

PyTorch深度学习实践23 线性模型 梯度下降算法

误差TrainingLoss（Error）Loss=（）针对样本MSE平均平方误差MeanSquareError针对trainingset模型在训练过程
BuShuoooooo·2022-12-08 18:34

聊一聊model.fit()与model.evaluate()指标值不同的坑

一、fit()训练过程的值与model.evaluate()的值相差很大1.部分训练过程如下代码如下（示例）：Epoch63/10012182/12182-7s-loss:2218672.4850-mse
风筝不是风·2022-12-08 16:48

图像去噪和边缘增强：中值滤波，均值滤波，高斯滤波，以及各类锐化算子效果对比

效果如下：SNR/MSE/PSNR均值滤波+sobel算子锐化:SNR:0.032325MSE:16723.351643PSNR:5.897570均值滤波+prewitt算子锐化:SNR:0.032333MSE
蓝色洛特·2022-12-08 16:46

SAS多元线性回归分析与残差分析(画残差图，残差的正太概率图含变量交叉项，写残差向量，计算回归系数的置信区间，检验自变量系数是否相等，利用R²，MSE，CP,PRESS准则和逐步回归法选择最优方程)

例题：1.某科学基金会的管理人员希望估计从事数学研究工作的中等或较高水平的数学家的年工资额Y与他们的研究成果（论文、著作等）的质量指标X1，从事研究工作的时间X2以及能成功获得资助的指标X3之间的关系。为此按一定的试验设计方法调查了24位此类型的数学家，得到下列数据：iXi1Xi2Xi3Yi13.596.133.225.3206.440.335.1187.438.745.8336.746.854.
我的思路很明确·2022-12-08 14:30

机器学习10线性回归法Linear Regression

文章目录一、线性回归算法简介二、简单线性回归的实现三、向量化运算四、衡量线性回归法的指标，MSE,RMS,MAEMSE均方误差（MeanSquaredError）RSE均方误差（RootMeanSquaredError
淅淅同学·2022-12-08 13:51

训练数据常用算法之Levenberg–Marquardt（LM）

引入问题神经网络训练数据的过程就是不断调整未知参数使得代价函数达到最小值，通常选择均值平方差函数MSE，即解决一个如下问题。
Timmy_Y·2022-12-08 07:09

深度学习损失函数numpy实现并与torch对比

用numpy实现L1损失、MSE损失、KL损失、NLL损失、交叉熵损失、BCE损失、SmoothL1损失，并和torch的计算结果对比。
嘟嘟太菜了·2022-12-07 19:59

plot the loss surface (BCE and MSE)for a two layers neural network

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Ddefmlp_layer(x,w,b=0,activate="tanh"):ifactivate=="tanh":returnnp.tanh((w.transpose())*x+b)elifactivate=="sigmoid":return
smallflyingpig·2022-12-07 17:50

神经网络优化学习-——损失函数 学习率

损失函数（loss）：预测值y与已知答案y_的差距：NN优化目标：loss最小；1.mse(均方误差)2自定义3.ce(CrossEntropy)均方误差mse:loss_mse=tf.reduce_mean
fendon@l·2022-12-07 12:15

基于CEEMDAN-MSE-RF的轴承故障诊断python

2、多尺度熵MSE多尺度熵MSE的基本原理就是对时间序列进行粗粒化或下采样，即主要是在越来越粗略的时间分辨率下分析时间序列。
追剧入迷人·2022-12-07 10:19

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

4、损失函数MSE用PyTorch自带函数t.nn
蒂洛洛·2022-12-06 15:54

R语言使用gbm包的gbm函数拟合梯度提升机回归模型：使用predict函数和训练好的模型进行预测推理、计算回归模型的评估指标MAE、MSE、RMSE、R方等指标

R语言使用gbm包的gbm函数拟合梯度提升机回归模型：使用predict函数和训练好的模型进行预测推理、计算回归模型的评估指标MAE、MSE、RMSE、R方等指标目录
statistics.insight·2022-12-06 14:14

线性回归的简洁实现

简洁实现线性回归导入包：数据集的生成数据的读取定义模型初始化模型参数MSE损失函数定义优化算法模型的优化线性回归详细实现，请点击此处导入包：importtorchimportnumpyasnpimporttorch.utils.dataasData
小皮麻花·2022-12-06 08:12

机器学习9衡量线性回归法的指标，MSE,RMS,MAE

文章目录一、衡量线性回归法的指标，MSE,RMS,MAE1、MSE均方误差（MeanSquaredError）2、RSE均方误差（RootMeanSquaredError）3、平均绝对误差MAE（MeanAbsoluteError
淅淅同学·2022-12-06 07:28

Boosting Tree--回归树 python简单实现

先验知识参考博客：https://blog.csdn.net/qiu931110/article/details/807485402.代码classweakLearner():#计算均方误差def__mse
小凉爽&玉米粒·2022-12-06 00:58

《PyTorch深度学习实践》刘二大人 第2讲 线性模型——使用双层for循环完成课后作业

2.0,4.0,6.0]defforward(x):returnx*wdefloss(x,y):y_pred=forward(x)return(y_pred-y)*(y_pred-y)w_list=[]mse_list
佤垭·2022-12-05 14:26

为什么pytorch在定义模型和损失函数时能直接输入数据

想到这个问题主要在于有个朋友问我为什么定义MSE时，损失函数定义为loss=torch.nn.MSELoss()，使用时却可以直接输入数数据loss(x,y)，这个问题和定义网络的时候一样，在定义的时候只需要写网络层是什么
锌a·2022-12-05 08:03

机器学习4-线性回归算法推导

目录一、深入理解回归：二、误差分析：三、最大似然估计：四、高斯分布-概率密度函数：五、误差总似然：六、最小二乘法MSE：七、总结归纳：一、深入理解回归：  回归简单来说就是“回归平均值”(regressiontothemean
Aaron-ywl·2022-12-04 15:38

softmax和交叉熵

的定义3.softmax与交叉熵损失函数4.softmaxVSk个二元分类器5、各种损失函数1.均方差损失函数(MeanSquaredError)2.均方差损失函数(MeanSquaredError)3.MSE
深海的yu·2022-12-04 13:40

NNDL 实验三 线性回归

2.2.2模型构建2.2.3损失函数回归任务中常用的评估指标是均方误差均方误差（mean-squareerror,MSE）是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量。
HBU_David·2022-12-04 09:11

偏差-方差分解 Bias-Variance Decomposition

xN,yN)}那么通过训练集估计出的函数为f^=f^(X;D)为简洁起见，以下均使用f^(X)代替f^(X;D)那么训练的目标是使损失函数的期望最小（期望能表明模型的泛化能力），通常损失函数使用均方误差MSE
yncxcw123·2022-12-03 22:16

为什么均方差（MSE）不适合分类问题？交叉熵（cross-entropy）不适合回归问题？

1.为什么均方差（MSE）不适合分类问题？当sigmoid函数和MSE一起使用时会出现梯度消失。
this_is_part_of_life·2022-12-03 22:16

通俗易懂方差（Variance）和偏差（Bias）

2均方误差（Mean-Squareerror，MSE）在统计模型评价中时，评价一个点估计的坏时，通常使用点估计y^\hat{y}y^和参数真
Weiyaner·2022-12-03 22:16

Keras中当Loss和Metrics定义都是mse时，为什么显示不同？

Keras中当Loss和Metrics定义都是mse时，为什么显示不同？这个问题不少细心的同学都有发现，我们感觉，既然loss和metrics都是一样的计算方法时，为什么会不同呢？
日月光华老师·2022-12-03 22:45

MSE = Bias² + Variance?什么是“好的”统计估计器

我们这里用一个直观的公式来对它进行解释:MSE=Bias²+Variance本文的目的并不是要证明这个公式，而是将他作为一个入口，让你了解统计学家如何以及为什么这样构建公式，以及我们如何判断是什么使某些估算器比其他估算器更好
deephub·2022-12-03 22:15

[笔记]-yolo强化理解随笔加感悟D1

appidetection最大的特点就是快，方便移动端部署v5整体还在实践中，论文还没出，论文要等年底一、学习任何一个模型：1.前向计算部分[90%]2.损失函数(1)Meansquareerror：MSE
orangezs·2022-12-03 18:38

matlab训练函数以及参数,matlab神经网络训练函数train

Trainning：训练的算法，在本例子中，采用的是BP算法Performance：性能检测算法，在本例中，采用的是均方差(mse)3进度在Progress
酥牧奇·2022-12-03 16:05

scikit-learn学习总结(python3入门机器学习)

scikit-learn中对机器学习算法的封装sklearn统一用法KNNscalar简单线性回归原理基于sklearn的实现评价回归算法的指标：MSE,RMS,MAEsklearn中实现MSE和MAE
视觉AI·2022-12-03 16:27

机器学习opencv对分类-回归算法的应用

相当于calcError（评价模型的类函数），fit（拟合函数）相当于train（训练函数）常见的评分指标都在sklearn.metrics里这里写目录标题分类指标准确率精确率召回率回归指标均方误差（mse
古月哥欠666·2022-12-03 15:33

【深度学习】Tensorflow中的损失函数loss汇总

一、处理回归问题1.tf.losses.mean_squared_error：均方根误差（MSE）——回归问题中最常用的损失函数优点是便于梯度下降，误差大时下降快，误差小时下降慢，有利于函数收敛。
ScriptGirl·2022-12-03 13:57

机器学习-线性回归（Linear Regression）

目录1.什么是线性回归2.能够解决什么样的问题3.一般表达式是什么4.如何计算4.1LossFunction--MSE4.2标准方程方法5.过拟合问题如何解决5.1什么是L2正则化(岭回归)5.2什么场景下用
毛飞龙·2022-12-03 03:21

常用的损失函数合集

损失函数的分类五、常用的损失函数1、回归损失（针对连续型变量）1.L1Loss也称为MeanAbsoluteError，即平均绝对误差（MAE）2.L2Loss也称为MeanSquredError，即均方差（MSE
小wu学cv·2022-12-02 17:15

深度学习之常用模型评估指标（二）—— 回归问题

目录一、SSE（误差平方和）二、MSE（均方误差）三、RMSE（均方根误差）四、MAE(平均绝对误差)五、MAPE（平均绝对百分比误差）六、RSquared（R方/可决系数）一、SSE（误差平方和）公式
tt丫·2022-12-02 15:50

Linear Model 线性模型

文章目录1、LinearModel线性模型1.1问题引入1.2选择模型1.3损失Loss1.4均方误差MSE1.5代码1.6更换模型1、LinearModel线性模型B站视频教程传送门：PyTorch深度学习实践
LeoATLiang·2022-12-02 14:10

神经网络预测结果都一样,神经网络预测结果分析

求大神解答从图中NeuralNetwork可以看出，你的网络结构是两个隐含层，2-3-1-1结构的网络，算法是traindm，显示出来的误差变化为均方误差值mse。
普通网友·2022-12-02 13:11

PSNR SSIM BD-rate BD-PSNR

PSNR=10log10(MAX2MSE)PSNR=10log10(MAX2MSE)MAX:图像颜色的最大值，8bit为255；MSE:均方差；MSE=1mn∑ni=1∑mj=1||K(i,j)−I(i
_VioletHan_·2022-12-02 01:08

pytorch初学笔记（十四）：损失函数

目录一、损失函数1.1L1损失函数1.1.1简介1.1.2参数设定1.1.3代码实现1.2MSE损失函数（平方和）1.2.1简介1.2.2参数介绍1.2.3代码实现1.3损失函数的作用二、在神经网络中使用
好喜欢吃红柚子·2022-12-01 19:21

深度学习之：对均方误差 mse 的理解

文章目录代码反例代码'''a1,a2是两个矩阵或者多维张量'''importnumpyasnpdefcalculate_mse(a1,a2):returnnp.mean(np.square(a1-a2)
暖仔会飞·2022-12-01 10:25

【机器学习】推荐系统、机器学习面试题整理

LRGBDTDNN2、分类问题为什么大都使用交叉熵作为损失函数而不是MSE？
长相忆兮长相忆·2022-12-01 02:40

无监督对比学习之左脚踩右脚的BYOL《Bootstrap your own latent A new approach to self-supervised Learning》

如果共用encoder，用MSE
我想静静，·2022-11-30 22:52

《PyTorch深度学习实践》学习笔记(1)

《PyTorch深度学习实践》学习笔记（1）一线性回归模型（有监督学习）1线性模型2损失函数误差函数平均平方误差(MSE)3代码详解4用Pytorch实现线性回归(1)准备数据(2)使用Class设计模型
haikhaihak·2022-11-30 17:29

深度学习损失函数

目录前言1、均方差损失——MSE2、交叉熵损失——CrossEntropyLoss前言一直使用的Pytorch这个框架，关于损失函数的内容，可以在Pytorch的官方文档torch.nn—PyTorch1.10documentation
飞飞呀·2022-11-30 13:16

MSE = Bias² + Variance?什么是“好的”统计估计器

我们这里用一个直观的公式来对它进行解释:MSE=Bias²+Variance本文的目的并不是要证明这个公式，而是将他作为一个入口，让你了解统计学家如何以及为什么这样构建公式，以及我们如何判断是什么使某些估算器比其他估算器更好
·2022-11-30 11:32
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