吳恩達機器學習中線性回歸誤差項數學推導 在確定線性回歸變量時，總會忽略一些沒有注意到的因子。誤差項恰好填補這一缺陷。誤差項假定服從正態分布(據說，正態分布更能描述這一誤差) 圖一： 根據變量獨立假設，似然函數用連乘表達式表達。 圖二： 取對數利於化簡指數函數。 ...

目錄 殘差平方和（SSE） 計算公式 代碼實現 均方誤差（MSE） 計算公式 代碼實現 平均絕對誤差（MAE） 計算公式 代碼實現 平均絕對百分比誤差（MAPE ...

BP神經網絡：誤差反向傳播算法公式推導 開端： BP算法提出 1. BP神經網絡參數符號及激活函數說明 2. 網絡輸出誤差（損失函數）定義 3. 隱藏層與輸出層間的權重更新公式推導 ...

均方誤差個交叉熵誤差都是常用的損失函數之一。 首先簡要介紹下損失函數： 損失函數是用來表示神經網絡性能的“惡劣程度”的指標。即當前神經網絡對監督數據在多大程度上不擬合，在多大 程度上不一致。說白了，即所創建的神經網絡對輸入數據的預測輸出值與監督數據(實際輸出值)的差距。 均方誤差 ...

MSE(mean squared error)介紹 均方誤差，MSE(mean squared error)，是預測值與真實值之差的平方和的平均值，即： 均方誤差可用來作為衡量預測結果的一個指標 Root Mean Squared Error 介紹 均方根誤差指的就是模型預測值 f(x ...

訓練過程中的誤差，就是訓練誤差。 在驗證集上進行交叉驗證選擇參數（調參），最終模型在驗證集上的誤差就是驗證誤差。 訓練完畢、調參完畢的模型，在新的測試集上的誤差，就是測試誤差。 假如所有的數據來自一個整體，模型在這個整體上的誤差，就是泛化誤差。通常說來，測試誤差的平均值或者說期望就是泛化誤差 ...

二項式反演 \(\displaystyle f(n)=\sum\limits^n _ {i=0}(-1)^i\binom{n}{i}g(i)\iff g(n)=\sum\limits^n_{i ...

MSE（均方誤差）、RMSE （均方根誤差）、MAE （平均絕對誤差） 1、MSE（均方誤差）（Mean Square Error） MSE是真實值與預測值的差值的平方然后求和平均。 范圍[0,+∞)，當預測值與真實值完全相同時為0，誤差 ...