取对数(Log) 开平方根(SquareRoot) 取倒数(Inverse) 开平方(Square) 取指数(Exponential) 这边以取对数为例进行说明。在R的扩展包ggplot2中自带了一份钻石数据集(diamonds),我们从中抽取1000个样本最为研究对象,研究数据中变量carat(克拉数)、price(价格)的数据分布情况,并研究两者之间的关系,最后利用克拉数预测钻...
在R中,我们可以利用max函数和min函数非常轻易地构建一个Normalization函数,实现Min-Max标准化过程。 > dat <- sample(1:20,10) # 从1到20中有放回随机抽取10个 > normalization <- function(x) { + (x-min(x))/(max(x)-min(x)) + } # 构建Min-Max标准化的自定义函数 > dat # 原始数据 [1] ...
问用R编写平方根函数EN我正在尝试用R编写一个平方根函数，该函数的行为应该类似于sqrt()，但当然不使用...
对,在线性回归的时候我们的目的就是让这个损失函数最小。那么模型做出来了,我们把损失函数丢到测试集上去看看损失值不就好了嘛。简单直观暴力! 均方根误差(RMSE) RMSE(Root Mean Squard Error)均方根误差。 这不就是MSE开个根号么。有意义么?其实实质是一样的。只不过用于数据更好的描述。 例如:要做房价预测...
i2mean=function(x,n=10){ k=length(x) nobs=k/n xm=matrix(x,nobs,n) y=rowMeans(xm) return (y) } par(mfrow=c(5,1),mar = c(3,4,1,1)) #Binomia p=.05 n=100 k=10000 x=i2mean(rbinom(k, n,p)) d=density(x)
Root MSE (Sigma) = 61.4785 | Log Likelihood Function = -196.0189 --- - R2h= 0.3056 R2h Adj= 0.1668 F-Test = 10.12 P-Value > F(2 , 40) 0.0003 - R2r= 0.7326 R2r Adj= 0.6792 F-Test = 42.02 P-Value > F(3 , 40) 0.0000 ---...
asin_sqrt <- function(x) { if (x < -1 x > 1) { print("Error: x must be in [-1, 1].") return(NULL) } if (x < 0) { print("Warning: x is negative, taking imaginary square root.") x <- abs(x) result <- sqrt(asin(x)) result <- paste0(result, "i") } else {...
qbeta – Return corresponding value of beta quantile function. qbinom – Return corresponding value of binomial quantile function. qcauchy – Return corresponding value of cauchy quantile function. qchisq – Return corresponding value of chi-square quantile function. ...
from sklearn.metrics import r2_score#R square #调用 mean_squared_error(y_test,y_predict) mean_absolute_error(y_test,y_predict) r2_score(y_test,y_predict) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 【4】L1 vs. L2 Loss function(http://rishy.github.io/ml/2015/07/28/l1-vs-l2-loss/) ...
asin_sqrt <- function(x) { if (x < -1 x > 1) { print("Error: x must be in [-1, 1].") return(NULL) } if (x < 0) { print("Warning: x is negative, taking imaginary square root.") x <- abs(x) result <- sqrt(asin(x)) result <- paste0(result, "i") } else {...