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使用分位数回归预测目标的取值范围

问题：如何做到对目标值的区间范围的预测使用神经网络做回归任务，我们使用MSE、MAE作为损失函数，最终得到的输出y通常会被近似为y的期望值，例如有两个样本：(x=1,y=3)和(x=1,y=2)，那只用这两个样本训练模型

AlchemistMartin·2023-01-29 01:51

2021年剑桥KET/PET备考用什么教材？官方权威推荐！

学为贵剑桥五级考试真经·2023-01-28 20:46

电解TiO2提取钛的研究进展

关键词：FFC法；OS法；USTB法；EMR/MSE法；PRP工艺引言钛具有密度小、比强度大（强度与密度之比）、耐腐蚀、无毒、温度适应范围广的优良性质，而且钛矿藏储量丰富，地壳中钛的含量约为

山中老夫子·2023-01-28 16:28

基于神经网络的图像分类,图像识别神经网络模型

matlabBP神经网络performance图这五条线的详细解释图上的三个彩色实线分别是：每一代BP训练过程的MSE指标的性能，每一代BP交叉验证过程的MSE指标的性能以及BP测试的MSE指标在每一代中执行的过程

普通网友·2023-01-28 15:39

《PyTorch深度学习实践》学习笔记【3】

具体的求导过程关键迭代式：课上实例代码【2】x_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=1.0#线性函数defforward(x):returnx*w#MSE

Pin_BOY·2023-01-28 10:11

MSE与MAE

均方误差均方误差(MSE)是最常用的回归损失函数，计算方法是求预测值与真实值之间距离的平方和，公式如图。

Yunpeng1119·2023-01-28 09:38

足球运动员身价估计

mse:18.27排名25目录一、竞赛概要二、数据处理三、特征选择四、模型融合一、竞赛概要本比赛为个人练习赛，主要针对于于数据新人进行自我练习、自我提高，与大家切磋。

大端DD·2023-01-27 13:15

PyTorch深度学习-02线性模型（快速入门）

Example2.1Analyse2.2Modeldesign2.2.1Linearmodel(线性模型)2.2.2找最优权重（不同权重的直线的倾斜角度不同）2.2.3TrainingLoss2.2.4MSE2.3

璞玉牧之·2023-01-27 10:53

sklearn中的metrics

文章目录MSE交叉验证准确率、精度、召回率、F1、AUC准确率混淆矩阵精度、召回率、F1ROC&AUC阈值衡量、ROC曲线阈值选择ROC曲线多分类的metrix问题，请见多分类问题。

jediael_lu·2023-01-27 09:37

python机器学习：线性回归

分类与回归的区别：分类：输出为离散数据；目的：寻找决策边界；评价标准：精度（accurency）回归：输出为连续数据；目的：寻找最优拟合；评价标准：MSE一、线

「已注销」·2023-01-27 09:05

刘老师的《Pytorch深度学习实践》第二讲：线性模型代码

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

我的宠物不是小马·2023-01-27 08:32

pytorch 深度学习实践第二讲线性模型

对神经网络的学习过程说明准备数据集，训练集和测试集选择模型，初始化线性模型，初始化权重为一个随机数randomguess选择评估模型——损失函数，针对一个样本的损失计算出每个样本的损失，算出平均损失（MSE

会游泳的小雁·2023-01-27 08:00

Pytorch深度学习：线性模型

loss=(y_pred-y)*(y_pred-y),得出损失值l_sum为所有该w的loss值相加，为总损失值mse=l_sum/3,当mse

BlackdogC·2023-01-27 07:28

pytorch线性模型

y_data=[2.0,4.0,6.0]defforward(x):returnx*wdefloss(x,y):y_pred=forward(x)return(y_pred-y)**2#穷举法w_list=[]mse_list

zuoerdong-·2023-01-27 07:27

【机器学习 - 4】：线性回归算法

文章目录线性回归线性回归的理解损失函数简单线性回归封装线性回归算法线性回归算法在sklearn中调用线性回归算法向量化运算线性回归模型中的误差均方误差MSE均方根误差平均绝对误差调用sklearn中的均方根误差和平均绝对误差函数

街三仔·2023-01-26 15:01

深度学习笔记（1）（CNN）

均方误差meansquareerror（MSE）：MSE表示了预测值与目标值之间差值的平方和然后求平均。每个样本的平均平方损失。MSE的计算方法是平方损失除以样本数。

来自新世界、·2023-01-26 12:46

使用了GPU的基于Python的MSE（多尺度熵）

使用了GPU的基于Python的MSE（多尺度熵）这边用了cupy库来进行GPU加速，相对于CPU版本有了明显的加速测试环境是LinuxMint20.2Cinnamon，GPU为GT730在Windows

weixin_44290152·2023-01-26 09:59

二维多尺度熵分析：在图像纹理评估中的应用

二维多尺度熵分析：在图像纹理评估中的应用在最著名的复杂性度量之一是多尺度熵（MSE）对于时间序列，MSE（在处理一维数据时称为MSE1D）的计算取决于两个步骤：（i）粗粒度过程以得出代表不同时间尺度上系统动态的时间序列集

weixin_45031204·2023-01-26 09:59

matlab实现多尺度熵算法,MultiScaleEntropy

matlab例程开发工具：matlab文件大小：6KB下载次数：35上传日期：2020-03-2300:37:42上传者：小雨伞99说明：实现多尺度熵的算法多尺度熵(Multiscaleentropy,MSE

MR.THOMO·2023-01-26 09:29

如何计算一个信号的多尺度熵 Multiscale Entropy MSE

如何计算一个信号的多尺度熵MultiscaleEntropy1、多尺度熵，是从样本熵演变过来的2、样本熵是基于近似熵(ApEn)的一种用于度量时间序列复杂性的改进方法；SampEnhastwoadvantagesoverApEn:datalengthindependenceandarelativelytrouble-freeimplementation.3、首先理解一下什么是近似熵：（1）我有个疑

fK0pS·2023-01-26 09:56

交叉熵损失

什么是交叉熵损失提起损失，我们最熟悉的可能就是MSE，最小均方误差损失了。MSE通俗理解，就是预测值与真实值之间取个差，再求平方。交叉熵损失也是一种衡量预测值与真实值之间的差异的方式。

中杯冰美式·2023-01-26 01:36

MindSpore自定义模型损失函数

一般我们常用的损失函数是MSE(均方误差)和MAE(平均标准差)等。那么这里我们

DechinPhy·2023-01-25 12:41

mse均方误差计算公式_TensorFlow2.0（8）：误差计算——损失函数总结

点击“机器学习算法与Python实战”，“置顶”公众号重磅干货，第一时间送达TensorFlow2.0(1)：基本数据结构——张量TensorFlow2.0(2)：数学运算TensorFlow2.0(3)：张量排序、最大最小值TensorFlow2.0(4)：填充与复制TensorFlow2.0(5)：张量限幅TensorFlow2.0(6)：利用data模块进行数据预处理TensorFlow2.

weixin_39771791·2023-01-25 07:22

回归预测 | MATLAB实现MSE-ELM极限学习机剩余使用寿命预测(RUL预测)

回归预测|MATLAB实现MSE-ELM极限学习机剩余使用寿命预测(RUL预测)目录回归预测|MATLAB实现MSE-ELM极限学习机剩余使用寿命预测(RUL预测)效果一览基本介绍模型结构程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2023-01-24 11:04

不平衡多分类问题模型评估指标探讨与sklearn.metrics实践

我们在用机器学习、深度学习建模、训练模型过程中，需要对我们模型进行评估、评价，并依据评估结果决策下一步工作策略，常用的评估指标有准确率、精准率、召回率、F1分数、ROC、AUC、MAE、MSE等等，本文将结合

肖永威·2023-01-24 10:32

阿里天池大赛-工业蒸汽预测

1.1：评估指标预测结果以均方差MSE为评判标准：fromsklearn.metricsimportmean_squared_errormean_squared_error(y_true,y_pred）

sc9876543210·2023-01-24 08:46

天池数据--工业蒸汽量预测

选手利用训练数据训练出模型，预测测试数据的目标变量，排名结果依据预测结果的MSE（meansquareerror）。一、数据分析1

yili_sha11·2023-01-24 08:46

数据挖掘——工业蒸汽量预测

选手利用训练数据训练出模型，预测测试数据的目标变量，排名结果依据预测结果的MSE（m

努力成为数据大牛的小白·2023-01-24 08:45

matlab实现图像质量评价指标SSIM和PSNR

matlab有内置函数ssim()、psnr()可以直接调用**计算psnr方法，分为三种：**1：计算rgb三通道每个通道的psnr值，再求平均2：计算rgb三通道每个通道的mse值，再平均，得到psnr

富士山冰柠檬·2023-01-23 13:45

#深度解析# 深度学习中的SGD、BGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta，RMSprop、Adam优化器

关于SSE、MSE、RMSE、R-Squared等误差公式的深度解析请参考我的这篇博文->#深度解析#SSR，MSE，RMSE，MAE、SSR、SST、R-squared、AdjustedR-squared

energy_百分百·2023-01-21 19:04

keras自定义loss function的简单方法

首先看一下Keras中我们常用到的目标函数（如mse,mae等）是如何定义的fromkerasimportbackendasKdefmean_squared_error(y_true,y_pred):returnK.mean

永不言弃的小颖子·2023-01-19 20:02

keras自定义loss函数

mae:mse:rmse:defrmse(y_true,y_pred):returnK.sqrt(K.mean(K.square(y_pred-y_true),axis=-1))......model.compile

Better-1·2023-01-19 20:59

机器学习第2集——回归决策树DecisionTreeRegressor() 附案例

先看看他在库中的类classsklearn.tree.DecisionTreeRegressor(criterion=’mse’,splitter=’best’,max_depth=None,min_samples_split

致力于成为卷王·2023-01-19 18:08

损失函数（loss function）

文章目录1、什么是损失函数2、为什么要使用损失函数3、损失函数分类1、分类一2、分类二3、分类三3.1基于距离度量的损失函数3.1.1均方误差损失函数（MSE）3.1.2L2损失函数3.1.3L1损失函数

iiiLISA·2023-01-19 06:40

机器学习中的各种损失函数（L1，L2，smoothL1，交叉熵）

相应的代价函数是，这些平方误差的均值（MSE）MSE损失函数。它是一个正二次函数（形式

白羊by·2023-01-19 05:30

如何基于Python-sklearn搭建一个机器学习模型，保存与调用该模型，有哪些机器学习回归算法

RandomForestRegressor1=RandomForestRegressor()RandomForestRegressor1.fit(X,y1)MSE1=sklearn.metrics.mean_squared_error

小乖乖的臭坏坏·2023-01-18 20:01

自适应滤波器更新算法-EP3

IPNLMS算法1.1算法原理2.2算法分析2.3算法分析2、一种改进的时变参数的比例自适应滤波算法2.1算法原理2.2算法分析2.3算法性能评价标准2.3.1均方误差(MeanSquareError,MSE

王小二_Leon·2023-01-18 20:56

torch.nn.MSELoss的用法

CLASStorch.nn.MSELoss(size_average=None,reduce=None,reduction=mean)torch.nn.functional.mse_loss(input

LuLu-jianfeng·2023-01-18 14:30

Pythorch torch.nn 与 torch.nn.functional的区别

torch.nn.functional中有许多类似的激活函数或者损失函数，例如：torch.nn.ReLU和torch.nn.functional.relutorch.nn.MSEloss和torch.nn.functional.mse_loss

xytywh·2023-01-18 14:30

Keras自定义损失函数-quantile_loss

keras源码git地址自己写函数，必然要参考官方写法，照猫画虎，取其精华，迎刃而解核心是定义了loss类，那么在实践中可以继承loss类然后写自己的损失类，比如mse，mae这些loss，当然为了方便

ninetyfour·2023-01-18 07:50

pytorch学习--线性回归

pytorch学习–线性回归求解步骤：确定模型Module:y=wx+b选择损失函数MSE：均方差等求解梯度并更新w,bw=w-LR*w.gradb=b-LR*w.grad（LR:步长，即学习率）importtorchimportmatplotlib.pyplotasplttorch.manual_seed

ZHANGYAN·2023-01-17 09:35

matlab梯度下降法_svm与梯度下降法

首先我们令：这是一个简单的线性回归的形式，此时我们来定义损失函数：可以看到，这是一个通用的损失函数的形式，当损失函数l为二元交叉熵的时候，上面的L(x)表示的就是逻辑回归的损失函数，当损失函数l为mse

weixin_39600885·2023-01-16 12:17

线性回归之原理介绍

线性回归是研究平均意义下变量与变量之间的定量关系表达式线性回归损失函数一般是均方误差(MSE)求解线性回归参数通常有最小二乘法和梯度下降法最小二乘法的几何意义是高维空间中的一个向量在低维子空间的投影最小二乘法与

整得咔咔响·2023-01-16 00:04

pytorch mseloss bceloss 对比

1)两个分布很接近，但是与0和1不接近，loss仍然很大，只适合分类2)mse只计算两个差异，做回归用的，数据相同，bceloss比mseloss大。

AI视觉网奇·2023-01-15 17:59

[机器学习] Pytorch19种损失函数理解[上]— L1、MSE、CrossEntropy、KL、BCE、BCEWithLogits loss function

损失函数通过torch.nn包实现。文章目录1基本用法2损失函数（前6种）2-1L1范数损失——L1_Loss2-2均方误差损失——MSELoss2-3交叉熵损失CrossEntropyLoss2-4KL散度损失KLDivLoss2-5二元交叉熵损失BCELoss2-6BCEWithLogitsLoss1基本用法criterion=LossCriterion()#构造函数有自己的参数loss=cr

(∩ᵒ̴̶̷̤⌔ᵒ̴̶̷̤∩)·2023-01-15 17:29

【MSE/BCE/CE】均方差、交叉熵损失函数理解

文章目录1均方误差(MeanSquaredError,MSE)1.1MSE介绍1.2MSE为何不常用于分类1.3那什么常用于分类呢?

寻找永不遗憾·2023-01-15 17:59

PyTorch 入坑十一：损失函数、正则化----深刻剖析softmax+CrossEntropyLoss

LossFunctionCostFunctionObjectiveFunction正则化损失函数交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()自信息熵(信息熵)相对熵（KL散度）交叉熵二分类多分类学习过程同MSE

龙俊杰的读书笔记·2023-01-15 16:21

【机器学习】全面归纳距离和相似度方法(7种)

distance，差异程度)、相似度(similarity，相似程度)方法可以看作是以某种的距离函数计算元素间的距离，这些方法作为机器学习的基础概念，广泛应用于如：Kmeans聚类、协同过滤推荐算法、相似度算法、MSE

风度78·2023-01-15 13:21

目标检测笔记

（4个位置）对于分类的概率，使用交叉熵损失位置信息具体的数值，使用MSE均方误差损失（L2损失）在目标检测当中，对bbox主要由两种类别。

初岘·2023-01-15 08:58

时序预测 | Python实现Attention-CNN-BiLSTM注意力机制卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测

注意力机制卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测目录时序预测|Python实现Attention-CNN-BiLSTM注意力机制卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测预测效果基本介绍模型结构程序设计参考资料预测效果训练集上的MAE/MSE

机器学习之心·2023-01-15 06:13

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