mean-square-error

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현재 사용자 지정 손실 계층을 구현 중이고 그 과정에서 objective.py 파일 [1]의 평균 제곱 오류 구현을 우연히 발견했습니다. 나는 평균이 각 미니 배치 (텐서의 0 축)에서 각 출력마다 샘플을 통해 따로 따로 수행되었다고 항상 생각했기 때문에이 손실 계산에 대한 나의 이해에서 뭔가를 놓쳤다.하지만 평균은 실제로 하나의 벡터에서 마지막 축을 가로

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파이썬 NumPy와 : 피연산자 모양

내가 (이 코드 오류가 라인 인쇄 MSE에 import numpy as np from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.linear_model import LinearRegression beantown = load_boston() x=beantown.data y=beantown.target m

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Numpy의 Mean Squared Error?

두 행렬 사이의 평균 제곱 오류를 계산하는 방법이 numpy에 있습니까? 검색을 시도했지만 아무 것도 찾지 못했습니다. 다른 이름인가? 그렇지 않으면 어떻게 극복합니까? 직접 쓰거나 다른 라이브러리를 사용합니까? @larsmans 의해 제안

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다중 출력 회귀 분석에서 평균 제곱 오차 비용 함수에 제약 조건 추가

다중 출력 회귀 분석기의 손실 함수를 계산하기 위해 평균 제곱 오차를 사용하고 있습니다. 나는 일대 다 아키텍처를 가진 반복적 인 신경망 모델을 사용했다. 내 출력 벡터의 크기는 6 (1 * 6)이고 값은 단조 적이 (감소 없음)입니다. 예 : y_i = [1,3,6,13,30,57,201] 나는이 종속성을 배울 모델을 강제하고 싶습니다. 따라서 비용 함수

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Python : 목록의 각 요소에 액세스하여 새 목록에 추가하는 방법

저는 Python에 익숙하며 데이터에서 MSE (Mean Squared Error)를 구현하려고합니다. 목록의 각 요소에 액세스하려고하고 평균에서 원본 데이터를 뺀 후 마지막 단계에서 별도의 단계을 끝내려고합니다. 그래서 결국 그것을 요약하여 전체 요소 수로 나눕니다. 명부. 지금은 목록의 각 요소에 액세스하여 차이점을 찾아 새로 만든 목록 인 newLis

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분류/클러스터링 작업에서 MSE 또는 RMSE의 성능 측정?

두 가지 간단한 클러스터링 및 분류 작업을 위해 K-means 및 MLP 알고리즘을 사용합니다. 많은 문헌을 검색 한 결과 일부 연구자가 방법과 결과를 비교하기 위해 MSE와 다른 RMSE를 적용한 것으로 나타났습니다. 클러스터링/분류 성능 측정에서 MSE와 RMSE간에 논리적이고 이론적 인 차이점이 있습니까? 예를 들어 데이터 세트가 [0 ... 1] 사

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올가미 회귀 분석에서 왜 MSE를 계산하는 것이 다른 산출물을 제공합니까?

lasso2 패키지의 전립선 암 데이터에 대해 다른 회귀 모델을 실행하려고합니다. 올가미를 사용하면 평균 제곱 오차를 계산하는 두 가지 방법을 발견했습니다. 하지만 그들은 나에게 아주 다른 결과를주었습니다. 그래서 나는 잘못된 것을하고 있는지 또는 단지 한 방법이 다른 것보다 낫다는 것을 알고 싶습니다. # Needs the following R packa

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은 평균 제곱 오류를 계산하는 Netlab의 기능 mlperr입니까?

Netlab package의 mlperr이 평균 제곱 오류를 계산하는지 궁금합니다. documentation은 출력 단위의 활성화 기능에 의존한다고 명시합니다. 그게 어떻게 이해가 되니? 그것으로부터 독립적이어야하지 않습니까? 또한 source code of mlperr을 읽으려고했는데 이것이 MSE 오류 기능이라고 생각하게하는 징후가 보이지 않았습니다.

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MATLAB : : 평균 제곱 오류 대 SNR 플롯

MSE 대 SNR (db) 플롯을 생성하는 논리를 이해하는 데 어려움이 있습니다. 다른 신호 대 잡음비 (SNR)는 잡음 전력을 변화시킴으로써 만들어집니다. MSE의 공식은 T의 독립적 인 실행을 통해 평균됩니다. 각 SNR에 대해 나는 NEval = 10 time series을 생성합니다. SNR이 range = [0 : 5 : 50]에있을 때 SNR 대

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반복 ANOVA를 수행하고 Rm 오브젝트에서 평균 제곱 값을 추출하는 방법

18 개의 모집단이있는 데이터 세트가 있습니다. 각 모집단에는 여러 개인이 있으며, 각 개인은 "색"통화를합니다. 한 쌍의 MS- 내부와 MS-를 얻으려면 Population을 주 요인으로 한 일원 분산 분석에서 한 번에 두 개의 인구 만 비교하고 싶습니다. 내가 다음 코드를 사용하여 옴니버스 ANOVA에서 MS를 추출하는 방법을 알고 : mylm <- l