Pytania oznaczone «mse»

MSE oznacza średni kwadratowy błąd. Jest to miara wykonania oszacowania lub prognozy, równa średniej kwadratowej różnicy między wartościami obserwowanymi a wartościami oszacowanymi / przewidywanymi.

41
Jak interpretować miary błędów?

Korzystam z klasyfikowania w Weka dla określonego zestawu danych i zauważyłem, że jeśli próbuję przewidzieć wartość nominalną, dane wyjściowe wyraźnie pokazują prawidłowe i niepoprawne wartości. Jednak teraz uruchamiam go dla atrybutu liczbowego, a wynikiem jest: Correlation coefficient...

machine-learning error weka mse rms
31
Średni błąd kwadratu i rezydualna suma kwadratów

Patrząc na definicje Wikipedii: Mean Squared Error (MSE) Resztkowa suma kwadratów (RSS) Tak mi się wydaje MSE = 1N.RSS = 1N.∑ ( fja- yja)2)MSE=1NRSS=1N∑(fi−yi)2\text{MSE} = \frac{1}{N} \text{RSS} = \frac{1}{N} \sum (f_i -y_i)^2 gdzie N.NN jest numerem on próbek i fifif_i jest nasza ocena...

residuals mse
29
R: Losowy las wyrzucający NaN / Inf w błędzie „wywołanie funkcji zagranicznej” pomimo braku NaN w zbiorze danych [zamknięte]

Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 2 lata temu . Używam karetki, aby uruchomić sprawdzony krzyżowo...

r random-forest caret regression prediction fitting social-science poisson-distribution distributions characteristic-function bayesian prior regression normal-distribution interaction nonparametric skewness svm standard-deviation standard-error regression-coefficients igraph natural-language word2vec word-embeddings regression machine-learning sampling r regression machine-learning random-forest ensemble sampling unbiased-estimator proof estimators mse probability conditional-probability bayes anova missing-data neural-networks recommender-system r confidence-interval sample multiple-imputation r time-series forecasting mase
27
Czy stopnie swobody mogą być liczbą niecałkowitą?

Kiedy korzystam z GAM, daje mi resztkowy DF (ostatni wiersz kodu). Co to znaczy? Wychodząc poza przykład GAM, ogólnie, czy liczba stopni swobody może być liczbą niecałkowitą?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data =...

r degrees-of-freedom gam machine-learning pca lasso probability self-study bootstrap expected-value regression machine-learning linear-model probability simulation random-generation machine-learning distributions svm libsvm classification pca multivariate-analysis feature-selection archaeology r regression dataset simulation r regression time-series forecasting predictive-models r mean sem lavaan machine-learning regularization regression conv-neural-network convolution classification deep-learning conv-neural-network regression categorical-data econometrics r confirmatory-factor scale-invariance self-study unbiased-estimator mse regression residuals sampling random-variable sample probability random-variable convergence r survival weibull references autocorrelation hypothesis-testing distributions correlation regression statistical-significance regression-coefficients univariate categorical-data chi-squared regression machine-learning multiple-regression categorical-data linear-model pca factor-analysis factor-rotation classification scikit-learn logistic p-value regression panel-data multilevel-analysis variance bootstrap bias probability r distributions interquartile time-series hypothesis-testing normal-distribution normality-assumption kurtosis arima panel-data stata clustered-standard-errors machine-learning optimization lasso multivariate-analysis ancova machine-learning cross-validation
21
Funkcja utraty dla autoencoderów

Eksperymentuję trochę autoencoderów, a dzięki tensorflow stworzyłem model, który próbuje zrekonstruować zestaw danych MNIST. Moja sieć jest bardzo prosta: X, e1, e2, d1, Y, gdzie e1 i e2 są warstwami kodującymi, d2 i Y są warstwami dekodującymi (a Y jest zrekonstruowanym wyjściem). X ma 784...

mse autoencoders tensorflow cross-entropy
9
Twierdzenie Gaussa-Markowa: NIEBIESKI i OLS

Czytam o twierdzeniu Guassa-Markowa na wikipedii i miałem nadzieję, że ktoś może mi pomóc ustalić główny punkt tego twierdzenia. Zakładamy, że model liniowy w postaci macierzy podaje: i szukamy NIEBIESKIEGO, .y= Xβ+ ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta βˆβ^ \widehat\beta Zgodnie z tym , to, że etykieta...

regression least-squares mse blue