有關MAP、ML和EM的個人理解
概率，其中P(class)是先驗概率，P(data|class)是條件概率。 2.MAP（最大后驗概 ...
原文：LS,MMSE,LMMSE,ML,MAP,LMS,AR，MSE誤差等算法做一個比較清晰的介紹 EM的個人理解
http: bbs.cnttr.com viewthread.php tid http: blog.sina.com.cn s blog afae cz d.html Q：是否有朋友能對LS,MMSE,LMMSE,ML,MAP,LMS,AR，MSE誤差等算法做一個比較清晰的介紹呢 S： 談談我的理解，不當之處歡迎大家指正：這一系列算法都可以是基於接收數據來對目標數據進行估計， 。LS用於接收到的數 ...
2014-12-22 22:08 0 17818 推薦指數：
相關推薦
MATLAB做LMS算法(最小均方誤差算法)
目錄 背景知識 代碼 參考 背景知識 自適應濾波的4種不同應用是：預測、辨識、反建模和干擾抵消 LMS算法(最小均方誤差算法)是自適應濾波算法的一種，主要干的事情是：基於最小均方誤差准則，使濾波器的輸出信號與期望輸出信號之間的均方誤差最小。 LMS算法 ...
PyTorch筆記--均方誤差(MSE)
均方誤差(Mean Squared Error)是度量模型性能的一種方法。 假設m是樣本集的總個數 是第i個樣本的預測值，是第i個樣本的真實值。 pytorch中的均方誤差函數 代碼實現： ...
Minimum Mean Squared Error (MMSE)最小均方誤差
均方誤差（Mean Squared Error, MSE）是衡量“平均誤差”的一種較方便的方法。可以評價數據的變化程度。均方根誤差是均方誤差的算術平方根。 最小二乘（LS）問題是這樣一類優化問題，目標函數是若干項的平方和，每一項具有形式，具體形式如下：minimize （式 ...
EM算法學習筆記_1(對EM算法的簡單理解)
因做實驗的需要，最近在學習EM算法，算法介紹的資料網上是有不少，可是沒有一篇深入淺出的介紹，算法公式太多，比較難懂，畢竟她是ML領域10大經典算法之一 ,且一般是結合GMM模型的參數估計來介紹EM的。看過不少EM的資料，現將自己對EM算法用稍微通俗點的文字寫下來，當然你可以用GMM這個具體 ...
【代價函數】均方誤差MSE
【代價函數】均方誤差MSE 一、總結 一句話總結： 在線性回歸問題中，常常使用MSE(Mean Squared Error)作為loss函數，而在分類問題中常常使用交叉熵作為loss函數。 1、sigmoid激活函數的問題？ a、我們可以從sigmoid激活函數的導數特性圖中 ...
MSE（均方誤差）、RMSE （均方根誤差）、MAE （平均絕對誤差）
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 ...
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，誤差越大，該值越大。 2、 RMSE （均方根誤差）（Root Mean Square Error ...