mae

《动手学深度学习》戴口罩的胡萝卜组 - 户建坤 第一次打卡 (线性, Softmax, 多层感知机, 文本预处理, 语言模型, RNN)

均方差叫MSE,meansquarederror,RMSE,MAE3.随机梯度下降一个小的启发,如果trainingset的batc
ruclion·2020-02-14 21:03

曼谷的水上艺术之家，有泰国神秘的传统木偶表演

“湄南”的表面意思是“河流之母”（/Mae是母亲的意思，/nam是河流的意思）。时光荏苒，岁月静好，这里的人们过着与世无争的生活，或以乐会友，陶醉于音乐
蓝田玉烟·2020-02-13 18:57

损失函数清单

MAE一个问题是在处不可导，优化比较困难。平方损失又称为L2损失。MSE一个问题是对异常点敏感，由于平方的存在，会放大对异常点的关注。Huber损失相当于是L1和L2损失的一个结合。Huber损失是
米乐乐果·2020-02-07 11:53

机器学习基础系列--先验概率 后验概率 似然函数 最大似然估计(MLE) 最大后验概率(MAE) 以及贝叶斯公式的理解

目录机器学习基础1.概率和统计2.先验概率（由历史求因）3.后验概率（知果求因）4.似然函数（由因求果）5.有趣的野史--贝叶斯和似然之争-最大似然概率(MLE)-最大后验概率(MAE)-贝叶斯公式总结
zhoubin_dlut·2020-01-08 22:00

武産合気(TAKEMUSU AIKIDO)升级审查表

Basicstance)右半身-左半身(Migihanmi-Hidarahanmi/Right-Lefttriangularhalfbodystance)受け身(Ukemi/Falling):前-後ろ(Mae-ushir
jdzhangxin·2019-12-31 19:37

模型评价指标 - 分类任务

根据模型处理的任务不同，评价标准也不同，分类任务和回归任务的评价指标如下：分类：accuracy、误分类率、precision、recall、F1score、ROC曲线、AUC、PR曲线、AP、mAP等；回归：MAE
xingzai·2019-12-31 10:38

2016.11.15【TED演讲集】Mae Jemison 如何将艺术教育和科学教育合二为一：设计师不能把艺术和科学当成是两件事！

https://v.youku.com/v_show/id_XNzkzODgyODg4.html?spm=a1z3jc.11711052.0.0&isextonly=120161114012016111402201611140320161114042016111405我看完视频以后提出了2个问题这是第一个问题2016111406思考可以帮助我们找到更好的方式这是第二个问题2016111407你们有
hakuxxx·2019-12-30 15:40

机器学习性能评估指标汇总

、AUC等，对以上提到的各个评估指标逐一点评，并力图表明：指标分类学习分类性能指标分类Accuracy、precision、Recall、F1Score、ROCCurve、PRCurve、AUC、回归MAE
Kevin_bin·2019-12-30 07:10

The Stories of Mae Kok

AVisittoMaeKokOnWednesdaymorning,everyNISstudentofgrade6and7wasexcited--weweregoingtoMaeKok!Wewaitedanxiouslyforthebuses.Halfanhourwaslikeonehour.Iwassoimpatient--whencanwestartoff?Finally,theyreached
月下海棠花·2019-12-27 21:39

林中之夜

大学猫Mae退学回到家里的小镇，开始了没心没肺的闲逛生活。我喜欢让Mae和每一个路人对话，有个妹子刚失恋，整天坐在家门口仰望天空；地下通道有卖披萨的店主，一眼就认出Mae，“你这个小偷！”，全然不
点落秋雨·2019-12-22 05:12

2017-12-30

projectchecklistframetheproblemselectaperformancemeasureRMSE:均方误差根MAE:平均绝对误差范数越大对大特征值更有效，会忽略小特征值，但数据正态分布时
陆文斌·2019-12-21 23:28

回归损失函数2 ： HUber loss,Log Cosh Loss,以及 Quantile Loss

均方误差（MeanSquareError,MSE）和平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE)是回归中最常用的两个损失函数，但是其各有优缺点。
Brook_icv·2019-12-17 15:00

AI => Tensorflow2.0语法 - keras_API的使用(三)

模型对象(参数)网络层对象(参数)我们还可以实现继承模板导入fromtensorflowimportkerasmetrics(统计平均)里面有各种度量值的接口如：二分类、多分类交叉熵损失容器，MSE、MAE
Cython_lin·2019-12-12 00:08

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。
jpld·2019-12-11 13:00

Stata: AIC / BIC / MSE / MAE 等信息准则的计算

 作者：贺旭(中央财经大学)Stata连享会：知乎||码云|CSDN Stata连享会 计量专题||精品课程||推文||公众号合集点击查看完整推文列表 2020寒假Stata现场班(北京,1月8-17日，连玉君-江艇主讲)，「+助教招聘」2020寒假Stata现场班本篇推文将介绍AIC,BIC等信息准则以及在Stata中的相关命令。1信息准则该小节将介绍AIC,BIC等信息准则以及在Stata中的
stata连享会·2019-12-07 00:41

机器学习评价标准（不包括聚类和信息检索）

拟合1.平均绝对误差MAE（MeanAbsoluteError）又被称为范数损失（-normloss）：2.平均平方误差MSE（MeanSquaredError）又被称为范数损失（-normloss）：
zhengda4dream·2019-12-02 02:12

2017-12-30

projectchecklistframetheproblemselectaperformancemeasureRMSE:均方误差根MAE:平均绝对误差范数越大对大特征值更有效，会忽略小特征值，但数据正态分布时
陆文斌·2019-11-30 02:23

2018-03-26 #Chapter23_The Help

其中有一段是Aibileen跟Mae玩游戏，Shetakeitrealserious,theunwrapping,lettingmetellthestoriesbouthowitain'tthecolorathewrappingthatcount
泥巴叔叔·2019-11-29 16:23

深度学习：MAE 和 RMSE 详解

平均绝对误差MAE（meanabsoluteerror）和均方根误差RMSE（rootmeansquarederror)是衡量变量精度的两个最常用的指标，同时也是机器学习中评价模型的两把重要标尺。
南淮北安·2019-10-25 17:56

07-01 推荐系统常用度量指标

目录推荐系统常用评估指标一、RMSE二、MAE三、Precision(准确率)&Recall(召回率)四、覆盖率五、信息熵六、基尼系数七、多样性八、获取各种评测指标的途径九、长尾分布更新、更全的《机器学习
十七岁的有德·2019-10-16 17:00

回归模型指标：MSE 、 RMSE、 MAE、R2

sklearn调用#测试集标签预测y_predict=lin_reg.predict(X_test)#衡量线性回归的MSE、RMSE、MAE、r2frommathimportsqrtfromsklearn.metricsimportmean_absolute_errorfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.metricsimp
jw2268136570·2019-10-14 20:21

2019/09/05

今日完成今天把损失函数换了一下，又换回来了，从MAE又换回来MSE然后呢加了L2正则化的东西到每一层去最重要的是修改了准确度计算的公式一开始我用的是\[{\frac{{{\left|{\mathop{{
我是脑瘫·2019-09-05 20:00

常用损失函数和评价指标总结

文章目录1.损失函数：1.1回归问题：1.平方损失函数（最小二乘法）：2平均绝对值误差（L1）--MAE：3MAE（L1）VSMSE（L2）：4.Huber损失：1.2分类问题：1.LogLoss：2.
linxid·2019-09-03 23:11

回归三大评价指标均方误差（MSE）：均方根误差（RMSE）平均绝对误差（MAE）平均绝对百分比误差 MAPE

这里，我们先介绍最常用的3个目录平均绝对误差（MAE）均方误差（MSE）：均方根误差（RMSE）平均绝对百分比误差MAPE平均绝对误差（MAE）MAE的值越小，说明预测模型拥有更好的精确度。
alanjia163·2019-08-19 17:31

机器学习分类算法评价指标

//2019.08.14#机器学习算法评价分类结果1、机器学习算法的评价指标一般有很多种，对于回归问题一般有MAE,MSE，AMSE等指标，而对于分类算法的评价指标则更多：准确度score，混淆矩阵、精准率
The-Chosen-One·2019-08-16 10:00

【机器学习】线性回归法

线性回归法目录线性回归法一.简单线性回归二.最小二乘法三.简单线性回归的实现四.向量化五.衡量线性回归法的指标MSE,RMS,MAE1、均方误差(MSE)2、均方根误差(RMSE)3、平均绝对误差(MAE
黑夜奔跑·2019-08-13 07:49

【机器学习】线性回归法

线性回归法目录线性回归法一.简单线性回归二.最小二乘法三.简单线性回归的实现四.向量化五.衡量线性回归法的指标MSE,RMS,MAE1、均方误差(MSE)2、均方根误差(RMSE)3、平均绝对误差(MAE
黑夜奔跑·2019-08-13 07:49

【机器学习12】线性回归算法评价指标：MSE、RMSE、R2_score

【机器学习12】线性回归算法评价指标：MSE、RMSE、R2_score摘要：MSE、RMSE、MAE、R2_score。
苏克1900·2019-08-03 10:58

【机器学习12】线性回归算法评价指标：MSE、RMSE、R2_score

【机器学习12】线性回归算法评价指标：MSE、RMSE、R2_score摘要：MSE、RMSE、MAE、R2_score。
苏克1900·2019-08-03 10:58

【机器学习笔记】——模型评价准则（Evaluation metrics）

2.1MSE（MeanSquareError）均方误差2.2RMSE（RootMeanSquareError）均方根误差2.3RMSLE（RootMeanSquareLogError）均方根对数误差2.4MAE
孙悟充·2019-08-01 12:48

机器学习模型，评估指标之回归模型---公式+优缺点+代码

机器学习模型评价指标大概有1、回归的：RMSE(平方根误差)、MAE（平均绝对误差）、MSE(平均平方误差)、Coefficientofdetermination(决定系数R2)、MAPE（平均绝对百分误差
AIYA_aya·2019-07-14 23:24

线性回归统计指标 SSE、MSE、RMSE、MAE、R-square

文章目录@[toc]一、SSE(和方差)二、MSE(均方差)三、RMSE(均方根)四、MAE(平均绝对误差)五、R-square(确定系数)六、代码部分SSE(和方差、误差平方和)：ThesumofsquaresduetoerrorMSE
sakura小樱·2019-07-10 00:00

评估指标——均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）

在各种机器学习比赛中都会看到MSE和MAE这两个指标，算出指标的值越小，说明模型的效果越好，为了防止下次忘记，所以有必要mark一下。
HachiLin·2019-06-27 16:43

钟书阁项目

朱兵团队提供钟书体系教辅书的产品定位/竞品对比，有选择性的确定团购教辅书单项目书：由卢海/徐钰彬推荐城市建设主题参考书籍，制作书评推文，确定团购价格及交货方案讲座推广卢海1中小学社会实践活动的认识和实施2高能父母的自我成长阅读指南Mae
郭畅_d208·2019-06-06 10:13

2019.05.18白鹤&刚柔

裹裆的时候整个下腹要向下沉，而不是浮上来mae-tsuki前突juntsuki顺突maekari前蹴
桢朴·2019-05-20 02:54

python 时间序列处理

要求：1.利用已有的记录数据进行建模，将缺失值填充完整，评估指标采用RMSE、MAE和；2.尝试多种方法进行建模，对比各种模型的性能;3.希望你不要直接用中值、均值、前一时
安徒生·2019-05-16 21:59

chapter2 一个完整的机器学习项目实战

$$RMSE(X,h)=\sqrt{\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m(h(x)^{(i)}-y^{(i)})^2}$$平均绝对误差（MAE）计算对应l1范数的绝对值和，也成为曼哈顿范数，因为其测量了城市中的两点
weixin_30314793·2019-05-13 22:00

足球运动员身价估计（随机森林）

数据来源下载源(数据经过脱敏加工)以及变量说明train.csv训练集，文件大小2.20mbtest.csv预测集,文件大小1.44kbsample_submit.csv提交示例文件大小62kb评价方法评价标准为MAE
Kyrie_Irving·2019-04-25 15:08

经典损失函数一览

L(y,y^)=∣y−y^∣L(y,\haty)=|y-\haty|L(y,y^)=∣y−y^∣MAE=1n∑i=1n∣y−
米乐乐果·2019-04-09 21:24

线性回归算法梳理

线性回归的原理理论模型数据和估计3.线性回归损失函数、代价函数、目标函数损失函数代价函数目标函数4.优化方法梯度下降法牛顿法拟牛顿法5.线性回归的评估指标均方误差（MSE）均方根误差（RMSE）平均绝对误差(MAE
jura666·2019-03-29 21:12

机器学习概念回顾、精确率、召回率、F1-score、准确率、AUC、ROC曲线

很久没有温习机器学习的算法了，还是容易将一些基本的概念给弄混，那么本次回顾一下机器学习模型中的评估方式：对于回归问题来说，我们能够采用MSE、MAE、RMSE、R方的方式去衡量我们实际值与预测值之间的差距
奔向算法的喵·2019-03-04 21:25

单变量线性回归实现波士顿房价预测

2、回归算法的评价指标有MSE，RMSE，MAE、R-Squared：MSE均方误差：MAE平均绝对误差：RMSE均方根误差：可决系数（拟合优度）3.代码实现#导入用到的库i
德胜coding·2019-03-03 23:07

线性回归——波士顿房价预测

波士顿放假预测回归算法的评价指标有MSE，RMSE，MAE、R-Squared，下面一一介绍。
hyh342284181·2019-03-03 22:10

波士顿房价预测

回归算法评价指标MSE，RMSE，MAE、R2代码#导入用到的库importsklearn.datasetsasdatas
Guoliang Li·2019-03-03 19:22

机器学习——性能评估指标

分类算法的性能评估指标1.1精确率与召回率1.2F1-score1.3AUC与ROC1.3.1ROC曲线1.3.2AUC值1.3.3为什么使用ROC和AUC2.回归算法的性能评估指标2.1平均绝对误差（MAE
JoJoSIR·2019-03-03 15:43

0303简单线性回归-基于波士顿房产数据集

1、回归算法的评价指标有MSE，RMSE，MAE、R-Squared，下面一一介绍。
Guiabbey·2019-03-03 15:06

预测评价指标RMSE、MSE、MAE、MAPE、SMAPE

假设：预测值：y^={y1^,y2^,...,yn^}\mathbf{\hat{y}}=\{\hat{y_1},\hat{y_2},...,\hat{y_n}\}y^={y1^,y2^,...,yn^}真实值：y={y1,y2,...,yn}\mathbf{y}=\{y_1,y_2,...,y_n\}y={y1,y2,...,yn}MSE均方误差（MeanSquareError）MSE=1n∑i=
手撕机·2019-02-21 10:31

【机器学习--实战篇】足球运动员身价估计---XGBoost

lightgbm比较,我也要测一次据说stacking得分会更高https://blog.csdn.net/zhouwenyuan1015/article/details/77372863首先说下总的mae
qAOOAp·2019-01-10 10:56

【机器学习】模型评估（precision、recall、f1，ROC）

文章目录偏斜类评估指标定义准确率（Accuracy）精确率（Precision）召回率（Recall）PR曲线$F_1$Score(Fscore)平均绝对误差MAE平方根误差RMSE平均绝对百分比误差MAPEROC
Mankind_萌凯·2018-12-27 10:58

机器学习中MSE、MAE、RMSE的python实现

target=[1.5,2.1,3.3,-4.7,-2.3,0.75]prediction=[0.5,1.5,2.1,-2.2,0.1,-0.5]error=[]foriinrange(len(target)):error.append(target[i]-prediction[i])print("Errors:",error)print(error)squaredError=[]absError
fsfsfsdfsdfdr·2018-12-15 15:03
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