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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

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·2023-10-23 11:27

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

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

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

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

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

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·2023-10-15 15:11

机器学习模型的评估与选择代码及思路详解

文章目录模型的评估与选择1、导言2、评估方法2.1、留出法2.2、交叉验证法2.3、自助法3、性能度量3.1、回归问题的性能度量3.1.1、平均绝对误差（MAE）3.1.2、均方误差（MSE）3.1.3

无敌小霸王782·2023-10-15 15:00

Keras中文文档评估标准Metrics

model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='sgd',metrics=['mae','acc'])fromkerasimportmetricsmodel.compile

lbzb456·2023-10-15 00:18

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。

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%restoredefaultpath%%导入数据f=xlsread('windspeed.xls','Sheet1','B2:B1001');[x,y]=data_process(f,12);%步长为12n=size(x,1);m=round(n*0.7);%前70%训练，对最

机器学习-深度学习·2023-10-14 16:04

时间序列预测 | 基于秃鹰算法优化BP神经网络(BES-BP)的时间序列预测，matlab代码

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基于秃鹰算法优化BP神经网络(BES-BP)的时间序列预测，matlab代码评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方便学习和替换数据

前程算法屋·2023-10-14 16:02

超越YOLO系列！华为提出Gold-YOLO：高效实时目标检测器

Gold-YOLO：一种全新的实时目标检测器，提出一种GD新机制，通过卷积和自注意力操作来实现，增强了多尺度特征融合能力，并首次在YOLO系列中实现了MAE式的预训练，在所有模型尺度上实现了延迟和准确性之间的理想平衡

AI视觉网奇·2023-10-14 06:26

时间序列预测模型实战案例(二)(Holt-Winter)(Python)结合K-折交叉验证进行时间序列预测实现企业级预测精度(包括运行代码以及代码讲解)

目录引言数据格式运行代码Holt-Winters模型主体程序入口参数讲解开始训练预测结果引言话不多说上来先上预测精度分析图,其中MAE的误差大概在0.11,以下数据均是预测未知数据，而不是训练数据的预测图

Snu77·2023-10-14 02:16

VIT、CILP、Swin Transformer、MAE模型论文阅读笔记

主要是VIT、SwinTransformer、MAE、CILP这四篇。有一句话说的很有道理，因此放在这篇博客最前面。为什么NLP领域的预训练模型很好用，但是图像领域的预训练模型就很一般？

ASS-ASH·2023-10-13 08:21

【tensorflow2.0】13.常用评估函数及自定义评估函数

tf.keras.metrics.MeanSquaredError（平方差误差，用于回归，可以简写为MSE，函数形式为mse）•tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(绝对值误差，用于回归，可以简写为MAE

一只很菜很菜的tfer·2023-10-13 00:14

多元回归预测 | Matlab基于径向基网络RBF的Adaboost回归预测，RBF-Adaboost回归预测，多输入单输出模型

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前程算法屋·2023-10-12 04:55

多元回归预测 | Matlab基于BP神经网络的Adaboost回归预测，BP-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基于基于BP神经网络的Adaboost回归预测，BP-Adaboost回归预测，多输入单输出模型评价指标包括:MAE、RMSE

前程算法屋·2023-10-12 04:55

多元回归预测 | Matlab基于随机森林RF的Adaboost回归预测，RF-Adaboost回归预测，多输入单输出模型

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前程算法屋·2023-10-12 04:25

多元回归预测 | Matlab基于支持向量机SVM的Adaboost回归预测，SVM-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基于支持向量机SVM的Adaboost回归预测，SVM-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·2023-10-12 04:24

多元回归预测 | Matlab基于门控循环单元GRU的Adaboost回归预测，GRU-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基于门控循环单元GRU的Adaboost回归预测，GRU-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·2023-10-12 04:24

2019-01-15

经过比较几个模型，使用平均误差评价指标MAE，发现表现最好的模型是GrandientBoostingRegressor.MAE=1837元/平方米。把朋友房屋信息输入此预测模型，得到的预测

DT数据说·2023-10-11 04:00

回归模型评估指标

回归模型的评估，核心是利用模型预测值与真实值之间的差值，常用的指标有以下几种1.平均绝对误差MeanAbsoluteError,简称MAE,公式如下考虑到正负误差在求和时会出现抵消的情况，所以使用了绝对值

生信修炼手册·2023-10-11 01:14

时间序列模型评估指标

Reference深度学习——时间序列模型评价指标总结_水龙吟唱的博客-CSDN博客_时间序列预测评价指标机器学习中的预测评价指标MSE、RMSE、MAE、MAPE、SMAPE_府学路18号车神的博客-

思考实践·2023-10-11 01:13

基于self-attention的GRU时间序列预测Python程序

基于self-attention的GRU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·2023-10-10 20:51

决定系数均方误差mse_回归模型评价指标 SSE, MSE、RMSE、MAE、R-SQUARED

分类问题的评价指标是准确率，常见回归算法的评价指标有SSE,MSE，RMSE，MAE、R-Squared。

weixin_39625162·2023-10-08 06:25

多维时序预测 | Matlab基于注意力机制attention结合长短期记忆网络LSTM多维时间序列预测，LSTM-Attention预测

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前程算法屋·2023-10-03 10:11

CVPR 2023 | 超越MAE！谷歌提出MAGE：图像分类和生成达到SOTA！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【计算机视觉】微信技术交流群转载自：机器之心在一篇CVPR2023论文中，来自MIT和谷歌的研究人员提出了一种全新的框架MAGE，同时在图像识别和生成两大任务上实现了SOTA。识别和生成是人工智能领域中的两大核心任务，如果能将二者合并到一个统一的系统中，这两个任务应该能实现互补。事实上，在自然语言处理中，像BERT[1

Amusi（CVer）·2023-10-03 07:00

基于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,MAPE等）5、数据从excel文件中读取，更换简单6、标准框架，

黑科技小土豆·2023-10-02 12:34

个性化社交网络协同过滤推荐系统基于用户评分的协同过滤推荐算法用户信任度 KMeans聚类算法协同过滤推荐算法测评指标MAE平均绝对误差、recall召回率、precision查准率

74b3a3e489d4·2023-10-01 00:06

【知识链接】WGAN Transformer Vit Swin-Transformer Swin-Unet Res-Vit TransUNet MAE Bra ADDA

文章目录WassersteinganTransformerVITResvitResidualvisiontransformersformulti-modalmedicalimagesynthesis（TMI2022)TransUNet:TransformersMakeStrongEncodersforMedicalImageSegmentationMaskedAutoencodersAreScal

求求你来BUG行不行·2023-09-29 13:58

pytorch各种loss函数

pytorch各种loss函数各种loss函数各种loss函数LossFunctionsnn.L1Loss创建一个标准来测量输入中每个元素x和目标y之间的平均绝对误差(MAE)nn.MSELoss创建一个标准

落花逐流水·2023-09-27 06:01

模型评价指标概念说明（回归，分类，多分类）

MAE（MeanAbsoluteError）：平均绝对误差，表示预测值与实际值之间的平均绝对差。MAE越小，说明模型的预测性能越好。R-

卢延吉·2023-09-27 00:24

深信服安全GPT 2.0升级，开启安全运营“智能驾驶”旅程

来自各行业权威嘉宾代表：美的集团首席信息安全官（CISO）兼软件工程院院长、欧洲科学院院士（MAE）、IEEEFellow、IETFellow、ACM杰出科学家、AAIAFellow刘向阳、北汽福田汽车股份有限公司集团信息安全部高级经理兼欧辉新能源网络安全部高级经理张志强

CSDN云计算·2023-09-25 15:39

【全网首发】(MTS-Mixers)(Python)(Pytorch)最新由华为发布的时间序列预测模型实战案例(一)(包括代码讲解)实现企业级预测精度包括官方代码BUG修复Transform模型

MAE的误差大概在0.4左右，数据是基于过去一年的进行模型的训练，输入的数据有许多列后面我也会进行讲解如何使用该模型进行预测你们自己的数据。

Snu77·2023-09-23 21:50

机器学习笔记：Huber Loss

1介绍HuberLoss是回归问题中的一种损失函数，它结合了均方误差MSE和绝对误差MAE的特点。HuberLoss在误差较小的时候是平方损失，而在误差较大的时候是线性损失。

UQI-LIUWJ·2023-09-23 10:34

python读取.txt文件中某些关键字后面的内容并根据该数据画图

*'para=r'MAE:(.{6})'#意思是MAE：后面的六个东西row_data=re.findall(dataset,txt)#正则化找到要读的

爱不持久·2023-09-22 22:28

ConvMAE(2022-05)

ConMAEConvMAE可以视为基于MAE的一种简单而有效的衍生品，对其编码器设计和掩码策略的最小但有效的修改。

GY-赵·2023-09-22 05:10

ConvNeXt-V2：当 MAE 遇见 ConvNeXt 会碰撞出怎样的火花？

本文首发于微信公众号CVHub，不得以任何形式转载到其它平台，仅供学习交流，违者必究！Title:ConvNeXtV2:Co-designingandScalingConvNetswithMaskedAutoencodersAuthor:SanghyunWooetal.(KAIST,MetaAIandNewYorkUniversity)Paper:https://arxiv.org/pdf/230

CVHub·2023-09-22 05:56

【第41篇】ConvMAE：Masked Convolution 遇到 Masked Autoencoders

文章目录摘要1简介2方法2.1MAE的简要回顾2.2ConvMAE2.3ConvMAE用于目标检测和语义分割2.4ConvMAE用于视频理解3实验3.1ImageNet-1K预训练和微调3.2物体检测3.3

静静AI学堂·2023-09-22 05:24

多输入多输出 | Matlab最小二乘支持向量机LSSVM多输入多输出预测，最小二乘支持向量机LSSVM回归预测

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前程算法屋·2023-09-21 21:49

第二周

参数估计办法MLE最大似然估计--缺点：数据太小的时候容易对模型参数估计有偏差MAE贝叶斯推断--缺点：需要知

个革马·2023-09-20 19:47

多输入多输出 | MATLAB实现LSSVM最小二乘支持向量机多输入多输出

3.命令窗口输出MBE、MAE和R2，可在下载区获取数据和程序

机器学习之心·2023-09-20 17:32

多维时序预测 | Matlab基于贝叶斯算法(bayes)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)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基于贝叶斯算法(bayes)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)多变量时间序列预测评价指标包括:MAE、

前程算法屋·2023-09-19 22:11

重读《海龟交易法则》总结

书中，第五章里面介绍了一种方式E比率：（1）为每一个入市信号计算指定时间段内的MFE和MAE（2）将上述各MFE和MAE值分别除以入市时的ATR，这是为了根据波动性做出调整，将不同市场标准化（3）将上述调整后的

liuchungui·2023-09-19 03:55

论文笔记：TILDE-Q: A TRANSFORMATION INVARIANT LOSS FUNCTION FOR TIME-SERIES FORECASTING

2023ICLR（未中）1intro最常见的时间序列预测损失函数是MSE、MAE等点误差函数，这类函数关注每个点的拟合是否准确。

UQI-LIUWJ·2023-09-18 14:55

多输入多输出 | MATLAB实现GA-BP遗传算法优化BP神经网络多输入多输出

3.命令窗口输出MBE、MAE

机器学习之心·2023-09-18 00:12

多输入多输出 | MATLAB实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络多输入多输出

3.命令窗口输出MBE、MAE和R2，可

机器学习之心·2023-09-18 00:09

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