吴恩达机器学习中线性回归误差项数学推导 在确定线性回归变量时，总会忽略一些没有注意到的因子。误差项恰好填补这一缺陷。误差项假定服从正态分布(据说，正态分布更能描述这一误差) 图一： 根据变量独立假设，似然函数用连乘表达式表达。 图二： 取对数利于化简指数函数。 ...

目录 残差平方和（SSE） 计算公式 代码实现 均方误差（MSE） 计算公式 代码实现 平均绝对误差（MAE） 计算公式 代码实现 平均绝对百分比误差（MAPE ...

BP神经网络：误差反向传播算法公式推导 开端： BP算法提出 1. BP神经网络参数符号及激活函数说明 2. 网络输出误差（损失函数）定义 3. 隐藏层与输出层间的权重更新公式推导 ...

均方误差个交叉熵误差都是常用的损失函数之一。 首先简要介绍下损失函数： 损失函数是用来表示神经网络性能的“恶劣程度”的指标。即当前神经网络对监督数据在多大程度上不拟合，在多大 程度上不一致。说白了，即所创建的神经网络对输入数据的预测输出值与监督数据(实际输出值)的差距。 均方误差 ...

MSE(mean squared error)介绍 均方误差，MSE(mean squared error)，是预测值与真实值之差的平方和的平均值，即： 均方误差可用来作为衡量预测结果的一个指标 Root Mean Squared Error 介绍 均方根误差指的就是模型预测值 f(x ...

训练过程中的误差，就是训练误差。 在验证集上进行交叉验证选择参数（调参），最终模型在验证集上的误差就是验证误差。 训练完毕、调参完毕的模型，在新的测试集上的误差，就是测试误差。 假如所有的数据来自一个整体，模型在这个整体上的误差，就是泛化误差。通常说来，测试误差的平均值或者说期望就是泛化误差 ...

二项式反演 \(\displaystyle f(n)=\sum\limits^n _ {i=0}(-1)^i\binom{n}{i}g(i)\iff g(n)=\sum\limits^n_{i ...

MSE（均方误差）、RMSE （均方根误差）、MAE （平均绝对误差） 1、MSE（均方误差）（Mean Square Error） MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。 范围[0,+∞)，当预测值与真实值完全相同时为0，误差 ...