rmse一般为多少能接受
@仲谢2420：剩余标准差为多少时拟合程度较好 -
蓟祁19433514229…… 方法用.cftool曲线拟合工具首先输入.x,y 的数据.然后输入:cftool.进入工具箱后,选择变量,及拟合方式.在左边就有标准差.其中(RMSE),(均方根误差)
@仲谢2420：如何用 EVIEWS提取RMSE -
蓟祁19433514229…… Glossary: ls(least squares)最小二乘法 R-sequared样本决定系数(R2):值为0-1,越接近1表示拟合越好,>0.8认为可以接受,但是R2随因变量的增多而增大,解决这个问题使用来调整 Adjust R-seqaured() S.E of regression回归标准误差 Log likeli...
@仲谢2420：免疫组化 灵敏度和特异性 通常是多少可以接受 -
蓟祁19433514229…… 由于免疫组化具有特异性强、灵敏度高、定位准确等特点,且能将形态研究与功能研究有机地结合在一起,所以,这门新技术已被广泛地应用于生物学和医学研究的许多领域.在病理学研究中,免疫组化技术的作用和意义更为重要.以肿瘤研究为例,在免疫组化技术出现以前,对肿瘤的诊断和分类还局限于细胞水平,而引入免疫组化技术后,则使研究的深度提高到了生物化学水平、分子水平.近年来,伴随基因探针研究而兴起的核酸分子原位杂交技术也正在蓬勃发展,更使免疫组化如虎添翼,两者相得益彰, 将研究推进到了基因水平.
@仲谢2420：女人一般,一天能接受多少次或者她们希望要多少次才满意!!!
蓟祁19433514229…… 女人按理论上说是无限次,记得有一个新加坡裔的美国人,在10小时里做了250多次,每人3分钟.而一个东欧女人则连续做了400多次的记录. 但是女人要满足是因人而异的,一般女人希望1次就够了,何必这么赶时间,好象自己明天就不能做爱似的.人要控制自己的性欲,要靠理智,毅力和以至.
@仲谢2420：刚入门数据挖掘的小白.在训练过程中的training rmse和valid rmse是什么? -
蓟祁19433514229…… 你这么考虑吧,训练集是拿数据让你建模,模型建立之后,需要进行验证,这一整套做成了一个pipline 这些指标什么用呢? 训练集上面的指标表明在训练集上的误差情况,不过机器学习会有一个泛化的指标,并不是说你在训练集上的误差越小越好,当小到一定程度时候,会出现过学习的现象,也就是说,我用验证集来验证的时候,误差反而大了,那这个时候,就需要做个平衡了 不过现在也有很多用于提升泛化性能的一些手段了,比如增加正则化项等等
蓟祁19433514229…… 方法用.cftool曲线拟合工具首先输入.x,y 的数据.然后输入:cftool.进入工具箱后,选择变量,及拟合方式.在左边就有标准差.其中(RMSE),(均方根误差)
@仲谢2420：如何用 EVIEWS提取RMSE -
蓟祁19433514229…… Glossary: ls(least squares)最小二乘法 R-sequared样本决定系数(R2):值为0-1,越接近1表示拟合越好,>0.8认为可以接受,但是R2随因变量的增多而增大,解决这个问题使用来调整 Adjust R-seqaured() S.E of regression回归标准误差 Log likeli...
@仲谢2420：免疫组化 灵敏度和特异性 通常是多少可以接受 -
蓟祁19433514229…… 由于免疫组化具有特异性强、灵敏度高、定位准确等特点,且能将形态研究与功能研究有机地结合在一起,所以,这门新技术已被广泛地应用于生物学和医学研究的许多领域.在病理学研究中,免疫组化技术的作用和意义更为重要.以肿瘤研究为例,在免疫组化技术出现以前,对肿瘤的诊断和分类还局限于细胞水平,而引入免疫组化技术后,则使研究的深度提高到了生物化学水平、分子水平.近年来,伴随基因探针研究而兴起的核酸分子原位杂交技术也正在蓬勃发展,更使免疫组化如虎添翼,两者相得益彰, 将研究推进到了基因水平.
@仲谢2420：女人一般,一天能接受多少次或者她们希望要多少次才满意!!!
蓟祁19433514229…… 女人按理论上说是无限次,记得有一个新加坡裔的美国人,在10小时里做了250多次,每人3分钟.而一个东欧女人则连续做了400多次的记录. 但是女人要满足是因人而异的,一般女人希望1次就够了,何必这么赶时间,好象自己明天就不能做爱似的.人要控制自己的性欲,要靠理智,毅力和以至.
@仲谢2420：刚入门数据挖掘的小白.在训练过程中的training rmse和valid rmse是什么? -
蓟祁19433514229…… 你这么考虑吧,训练集是拿数据让你建模,模型建立之后,需要进行验证,这一整套做成了一个pipline 这些指标什么用呢? 训练集上面的指标表明在训练集上的误差情况,不过机器学习会有一个泛化的指标,并不是说你在训练集上的误差越小越好,当小到一定程度时候,会出现过学习的现象,也就是说,我用验证集来验证的时候,误差反而大了,那这个时候,就需要做个平衡了 不过现在也有很多用于提升泛化性能的一些手段了,比如增加正则化项等等
