rmse+mae
@宫国5803：深度学习中算法的准确率用哪些指标表示 -
郝油15082136271…… MSE(RMSE)、MAE、MRE等 再看看别人怎么说的.
@宫国5803：Matlab正态拟合后得出的SSE,RMSE,R - square是什么意思 -
郝油15082136271…… Adjusted R-square是在R-square(拟合优度或可决系数)基础上派生出来的. 因为在多元线性回归方程中,自变量个数的增加会使R2增大(尽管有的自变量不显著),即R2系数的大小还受到自变量个数的影响.为了剔除这种影响,引入了调整的R2 = 1-(n-1)/(n-k-1)(1-R^2)
@宫国5803：matlab有关MSE与RMSE的问题 -
郝油15082136271…… MSE和RMSE都是网络的性能函数.MSE是(神经)网络的均方误差,叫＂Mean Square Error＂.比如有n对输入输出数据,每对为[Pi,Ti],i=1,2,...,n.网络通过训练后有网络输出,记为Yi.那 MSE=(求和(Ti-Yi)^2(i=1,2,..n))/n,即每一组数的误差平方和再除以数据的对数.RMSE叫“Root Mean Square Error”,即在MSE基础上要开根号,中文译为“均方根误差”,MSE=MSE开根号.亦即RMSE是MSE的平方根.
@宫国5803：学统计和经济的朋友帮忙解释几个指标,都是英文的,还有的是缩写看不懂啊! -
郝油15082136271…… 平均绝对误差(MAE),根均方误差(RMSE),Theil不等式系数(U),%正确方向的变化;(AR)年回归,年波动、夏普比率(SR)橡胶.的周期(NUP),Nr.of下来的周期(范围内)、平均增益的周期(AG),平均损失上升周期(铝)、平均增益/损失比(AGL)
@宫国5803：现代谱估计是利用提供的数据样本估计模型的参数,再将模型参数代入...
郝油15082136271…… 神经网络的结构里面有参数可以设置的forTraning,Testing,Validation的比例的.rmse,mae是误差,计算出来的.
@宫国5803：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? -
郝油15082136271…… 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
@宫国5803：推荐系统算法 -
郝油15082136271…… 基 于内容的推荐(Content-based Recommendation)是信息过滤技术的延续与发展,它是建立在项目的内容信息上作出推荐的,而不需要依据用户对项目的评价意见,更多地需要用机 器学习的方法从关于内容的特征描述的事例中得到用户的兴趣资料. 在基于内容的推荐系统中,项目或对象是通过相关的特征的属性来定义,系统基于用户评价对象 的特征,学习用户的兴趣,考察用户资料与待预测项目的相匹配程度.用户的资料模型取决于所用学习方法,常用的有决策树、神经网络和基于向量的表示方法等. 基于内容的用户资料是需要有用户的历史数据,用户资料模型可能随着用户的偏好改变而发生变化.
@宫国5803：...0.1270 0.1766 0.1732sigma^2 estimated as 417.6:log likelihood= - 347.56AIC=709.13 AICc=710.73 BIC=725.63Training set error measures:ME RMSE MAE ... - 作业帮
郝油15082136271…… [答案] 这个是自动适应参数估计的结果. 模型估计为ARIMA(4,0,2),即ARMA(4,2) 系数为: ar1 ar2 ar3 ar4 ma1 ma2 -0.5505 0.... ME\x05Mean Error RMSE\x05Root Mean Squared Error MAE\x05Mean Absolute Error MPE\x05Mean Percentage Error MAPE\x...
郝油15082136271…… MSE(RMSE)、MAE、MRE等 再看看别人怎么说的.
@宫国5803：Matlab正态拟合后得出的SSE,RMSE,R - square是什么意思 -
郝油15082136271…… Adjusted R-square是在R-square(拟合优度或可决系数)基础上派生出来的. 因为在多元线性回归方程中,自变量个数的增加会使R2增大(尽管有的自变量不显著),即R2系数的大小还受到自变量个数的影响.为了剔除这种影响,引入了调整的R2 = 1-(n-1)/(n-k-1)(1-R^2)
@宫国5803：matlab有关MSE与RMSE的问题 -
郝油15082136271…… MSE和RMSE都是网络的性能函数.MSE是(神经)网络的均方误差,叫＂Mean Square Error＂.比如有n对输入输出数据,每对为[Pi,Ti],i=1,2,...,n.网络通过训练后有网络输出,记为Yi.那 MSE=(求和(Ti-Yi)^2(i=1,2,..n))/n,即每一组数的误差平方和再除以数据的对数.RMSE叫“Root Mean Square Error”,即在MSE基础上要开根号,中文译为“均方根误差”,MSE=MSE开根号.亦即RMSE是MSE的平方根.
@宫国5803：学统计和经济的朋友帮忙解释几个指标,都是英文的,还有的是缩写看不懂啊! -
郝油15082136271…… 平均绝对误差(MAE),根均方误差(RMSE),Theil不等式系数(U),%正确方向的变化;(AR)年回归,年波动、夏普比率(SR)橡胶.的周期(NUP),Nr.of下来的周期(范围内)、平均增益的周期(AG),平均损失上升周期(铝)、平均增益/损失比(AGL)
@宫国5803：现代谱估计是利用提供的数据样本估计模型的参数,再将模型参数代入...
郝油15082136271…… 神经网络的结构里面有参数可以设置的forTraning,Testing,Validation的比例的.rmse,mae是误差,计算出来的.
@宫国5803：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? -
郝油15082136271…… 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
@宫国5803：推荐系统算法 -
郝油15082136271…… 基 于内容的推荐(Content-based Recommendation)是信息过滤技术的延续与发展,它是建立在项目的内容信息上作出推荐的,而不需要依据用户对项目的评价意见,更多地需要用机 器学习的方法从关于内容的特征描述的事例中得到用户的兴趣资料. 在基于内容的推荐系统中,项目或对象是通过相关的特征的属性来定义,系统基于用户评价对象 的特征,学习用户的兴趣,考察用户资料与待预测项目的相匹配程度.用户的资料模型取决于所用学习方法,常用的有决策树、神经网络和基于向量的表示方法等. 基于内容的用户资料是需要有用户的历史数据,用户资料模型可能随着用户的偏好改变而发生变化.
@宫国5803：...0.1270 0.1766 0.1732sigma^2 estimated as 417.6:log likelihood= - 347.56AIC=709.13 AICc=710.73 BIC=725.63Training set error measures:ME RMSE MAE ... - 作业帮
郝油15082136271…… [答案] 这个是自动适应参数估计的结果. 模型估计为ARIMA(4,0,2),即ARMA(4,2) 系数为: ar1 ar2 ar3 ar4 ma1 ma2 -0.5505 0.... ME\x05Mean Error RMSE\x05Root Mean Squared Error MAE\x05Mean Absolute Error MPE\x05Mean Percentage Error MAPE\x...
