MAE(平均绝对误差)、MSE(均方误差)、和MAPE(平均绝对百分比误差)是用于评估模型预测性能的几种常用指标。它们各有优缺点,适用于不同的场景。 MSE(均方误差) 定义: MSE是预测值与真实值之差的平方的平均值。 公式: MSE=1n∑i=1n(yi−y^i)2 优点: 对于大误差更敏感,因其平方项会放大这种差异,有助于捕捉...
一、回归任务损失函数 回归任务最常用的就是MSE、RMSE、MAE,表达式如下(y与y¯代表模型的预测值与标签值): MSE=1n∑i=1n(yi−yi¯)2RMSE=MSEMAE=1n∑i=1n|yi−yi¯| mse求导后计算量不大,最为常用,代码实现简单,甚至不需要调接口。 二、分类任务损失函数——交叉熵 重点记录一下交叉熵作为损失函...
机器学习 mse计算过程 mle算法 已知数据X,去拟合某个概率模型的参数θ,是最基本的机器学习过程。 本文将入门讲解3个最基本的方法:最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,简称MLE),最大后验概率估计(Maximum a Posteriori estimation,简称MAP),以及贝叶斯估计。 下面的所有讲解都将用到这样的一组实验数据:抛一个...
计算MSE值的公式为MSE = 1/n ∑(yi - ŷi)² ,其中yi是真实值,ŷi是预测值 。较小的MSE值意味着均衡算法的预测结果更接近真实情况。在通信系统均衡中,MSE值可评估信号恢复的准确程度。若MSE值过大,表明均衡算法可能存在欠拟合问题。图像均衡算法里,MSE值可辅助判断图像增强效果。不同均衡算法下的MSE值...
推导&实现:感知器准则&MSE算法&Fisher准则 1 感知器准则 1.1 推导 第二个类别的样本特征向量×−1,再给所有样本增加一维表示 label ,第一类 label 等于1, 第二类 label 等于−1 感知器算法采用最直观的准则,即最小错分样本数,(MSE的区别在于迭代更新a时不同)。将错分样本到判别界面距离之和作...
MSE的计算公式如下: MSE = (1/n) * Σ(y - yhat)² 其中,n表示数据点的数量,y表示实际值,yhat表示预测值。MSE越小,表示模型的拟合效果越好。 最小均方算法(LMS)是一种基于梯度下降的优化算法,用于寻找使MSE最小化的模型参数。LMS的基本思想是通过迭代的方式逐步调整模型参数,使MSE逐渐减小。具体而言,LMS...
对MSE进行一个平方根运算 frommathimportsqrtrmse_test =sqrt(mse_test) rmse_test MAE 实际预测出来的结果和真实值的差值的绝对值并求和再取平均 mae_test = np.sum(np.absolute(y_predict - y_test)) /len(y_test) mae_test 我们写入一个metrics.py文件,将对应的操作对应的函数写在其中,三个函数的实现...
均方误差(MSE)
基于深度学习的信道估计算法MSE 该文基于自身情况,按照教学要求整理的,并不完全,忘海涵 通信的有效性问题:即如何通过对信源进行编码,压缩信源的多余度,提高传输的效率。 通信的可靠性问题:即消息通过信道传输时如何选择编码方案以减少差错。 通信的可靠性显然与信道的统计特性有关,因为杂噪干扰是造成错误的主要因素。