对于缩小误差,近似方法是其中最重要的——近似方法的精度直接决定了误差大小。近似方法主要有: 线性逼近:计算公式来源于导数 二阶近似:在线性逼近的基础上加入了二阶导数,使得结果更精确 广义线性逼近:微分 泰勒公式:使用函数某点的信息描述在该点附近取值的公式。如果函数足够平滑,在已知函数在某一点的各阶导数的...
PSNR 计算公式:MSE(MeanSquareError),MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。通过平方的形式便于求导,所以常被用作线性回归的损失函数。RMSE(RootMeanSquaredError,均方根误差(即MSE开根号))。衡量观测值与真实值之间的偏差。常用来作为机器学习模型 ...
用softmax做多分类的方法:tf.argmax(tf.softmax(logits))首先用softmax将logits转换成一个概率分布,然后取概率值最大的作为样本的分类,这样看似乎,tf.argmax(logits)同样可以取得最大的值,也能得到正确的样本分类,这样的话softmax似乎作用不大.那么softmax的主要作用其实是在计算交叉熵上,首先样本集中y是一个one...
偏差:用所有可能的训练数据集训练出的所有模型的输出的平均值与真实模型的输出值之间的差异。 方差与偏差的数学公式 首先,以回归为例,模型的期望预测指针对不同数据集D,模型对样本的预测值取其期望,也叫做平均预测(average predicted)。数学表达形式如下: 使用样本数相同的不同训练集产生的方差度量了同样大小的训练集...
它体现了模型的拟合能力,这其实也就是经验风险的计算公式。 0x4:偏差-方差窘境(bias-variance dilemma) 偏差-方差分解说明,泛化性能是由学习算法的能力、数据的充分性以及学习任务本身的难度共同决定的。给定一个学习任务,为了取得好的泛化性能,则需使偏差较小,即能够充分拟合数据,并且使方差较小,即使得数据扰动产生...
1. 求每个维度的平均值 2. 将 X 的每一列减去平均值 其中: 3. 计算协方差矩阵 注意: 有时候在书上或者网上会看到这样的公式,协方差矩阵 Σ: 这里之所以会是 X * X' 是因为原始数据集 X 是按列排列的,即: 参考:https://blog.csdn.net/kuang_liu/article/details/16369475...
计算每个簇的质心(每个簇的均值向量,即向量各维取平均),将其作为新的中心 迭代,不断重复2、3步直至满足终止条件,终止条件可以为以下任何一个: a) 没有(或最小数目)对象被划分给其他的簇 b) 没有(或最小数目)簇质心再发生变化 c) 误差平方和局部最小 四、 K值的选择 ...
进行前向传播。输入一个训练样本,然后通过计算得到每个神经元的输出。每个神经元的计算方法相同,都是由其输入的线性组合得到。根据上图以及符号定义,可得 这样就完成了一次的训练,我们得到了输出结果hW,b(x)。 计算误差并进行反向传播。这也正是这个算法的学习过程。我们希望算法的输出能和我们的真实值最大程度的一...
定义误差的方法很多,不同的误差计算方法可以得到不同的权值更新法则,这里我们先用这样的定义: 上面公式中D代表了所有的输入实例,或者说是样本,d代表了一个样本实例,od表示感知器的输出,td代表我们预想的输出。 这样,我们的目标就明确了,就是想找到一组权值让这个误差的值最小,显然我们用误差对权值...
(4)损失函数。损失函数应由确切的问题确定,并且通常带有实际的解释。例如,均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)都是评估预测值和目标值两个向量之间距离的方法。其表达方式如下: 式中,i 是样本索引;yi 是预测值;yt 是目标值。它们之间存在一些小的变化:计算RMSE对应于L2范数(即欧几里德范数),这是最常见的欧式...