"""# 转换为Numpy数组以便于计算y_true=np.array(y_true)y_pred=np.array(y_pred)# 计算误差mse=np.mean((y_true-y_pred)**2)returnmse# 示例数据actual_values=[3,-0.5,2,7]predicted_values=[2.5,0.0,2,8]# 计算MSEmse_result=calculate_mse(actual_values,predicted_values)print("均方误差(MSE...
计算正交平面 知道了这一点,我们可以计算一个与触发器作用正交的平面(利用一个穿过原点的平面在给定法向量(A,B,C)的情况下具有方程Ax+By+Cz=0),并将实际测量投影到该平面上。 # 计算与trigger_effect正交的平面 x, y = np.meshgrid(np.linspace(-1, 5, 61), np.linspace(-1, 5, 61)) A, B, C...
importnumpyasnp# 准备训练数据X=np.array([[1,3],[2,5],[3,7],[4,9]])y=np.array([4,7,10,13])# 线性回归模型训练w,b=np.linalg.lstsq(X,y,rcond=None)[0]# 模型预测x=np.array([5,11])y_pred=w*x+bprint("预测值:",y_pred)# MSE损失函数mse=np.mean((y-y_pred)**2)print...
为了计算精度,首先,如果y_hat是矩阵,我们将预测的各类别的概率存储在第二维度(行),按照argmax找出行中概率值最大的下标索引作为预测出的类别,将y_hat的数据类型转换成和y一致,利用“==”判断,结果输出0或1的张量。 六、训练 首先,我们定义一个函数来训练一个迭代周期。 请注意,updater是更新模型参数的常用函数...