MATLAB 误差函数erf(x)
误差函数： 1.误差函数定义为： 它的性质如下： 2 互补误差函数定义为： 它具有如下性质 ...
原文：误差函数erf
erf的定义 函数erf x 在数学中为误差函数 也称之为高斯误差函数，error function or Gauss error function ，是一个非基本函数 即不是初等函数 ，其在概率论 统计学以及偏微分方程和半导体物理中都有广泛的应用。 erf误差函数的值域为 , 。 erf与高斯分布的CDF 正态分布的累积分布函数：标准差为 且均值为 的高斯分布的累积分布函数 CDF 为： 图像为 ...
2021-09-10 11:48 0 1064 推荐指数：
相关推荐
计算误差函数的积分--erf(x)
注意exp(-x^2-y^2) 可以拆成exp(-x^2) * exp(-y^2) 对 dx积分时，另外一个可以当常数提出到积分号外，另外 -b到b的积分看做常数提取到积分号外 ...
均方误差损失函数
假设我们的模型是二维平面的线性回归模型： ，对于这个模型，我们定义损失函数为MSE，将得到如下的表达式： 下面我们试着通过概率的角度，推导出上述的MSE损失函数表达式。 在线性回归模型中，我们最终希望对于输入 进行线性组合得到值Y，考虑到输入带有噪声的情况的表达式 ...
损失函数（均方误差、交叉熵）
记录线性回归问题中常用的均方误差损失函数和分类问题中常用到的交叉熵损失函数 均方误差损失函数 首 ...
【代价函数】均方误差MSE
【代价函数】均方误差MSE 一、总结 一句话总结： 在线性回归问题中，常常使用MSE(Mean Squared Error)作为loss函数，而在分类问题中常常使用交叉熵作为loss函数。 1、sigmoid激活函数的问题？ a、我们可以从sigmoid激活函数的导数特性图中 ...
损失函数——均方误差和交叉熵
1.MSE（均方误差） MSE是指真实值与预测值（估计值）差平方的期望，计算公式如下： MSE = 1/m (Σ(ym-y'm)2)，所得结果越大，表明预测效果越差，即y和y'相差越大 2.Cross Entropy Loss（交叉熵） 在理解交叉熵之前 ...
交叉熵损失函数和均方误差损失函数
交叉熵 分类问题中，预测结果是（或可以转化成）输入样本属于n个不同分类的对应概率。比如对于一个4分类问题，期望输出应该为 g0=[0,1,0,0] ，实际输出为 g1=[0.2,0.4,0.4,0] ，计算g1与g0之间的差异所使用的方法，就是损失函数，分类问题中常用损失函数是交叉熵。 交叉 ...
均方误差和交叉熵损失函数比较
一.前言 在做神经网络的训练学习过程中，一开始，经常是喜欢用二次代价函数来做损失函数，因为比较通俗易懂，后面在大部分的项目实践中却很少用到二次代价函数作为损失函数，而是用交叉熵作为损失函数。为什么？一直在思考这个问题，这两者有什么区别，那个更好？下面通过数学的角度来解释下 ...