RMSE（均方根误差）是一个衡量回归模型误差率的常用公式。 不过，它仅能比较误差是相同单位的模型。 假设上面的房价预测，只有五个样本，对应的 真实值为：100,120,125,230,400 预测值为：105,119,120,230,410 ...
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2021-06-08 23:19:33
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更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅。想要获取本期分享的完整策略代码，请加技术宅微信：sljsz01 问题描述 通过对交易委托账本（订单簿）中数据的学习，给定特定一只股票10个时间点股票的订单簿信息，预测下20个时间点中间价的均值。 评价标准为均方根误差。 交易时间为工作日9:30-11:30, ...
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2020-12-15 12:19:25
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计算机视觉任务主要分为：分类、检测、识别、定位四大类。 L1 loss ,L2 loss和smooth L1 loss 引自：https://cloud.tencent.com/developer/article/1441560 一、常见的MSE、MAE损失函数 1.1 均方误差、平方损失 均方误差 ...
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2020-07-12 18:48:12
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正则化 --在原有损失函数的基础上加上一个正则化项 通常用到的有均方根误差rmse和平均绝对误差mae 通过限制参数过多或者过大，避免模型更加复杂,简单来说就是降低模型的泛化错误率,避免模型过拟合 L1与L2的区别 L1可以实现让参数矩阵稀疏, 且L1正则化的损失函数不不是连续可导的, L2也称岭回 ...
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2020-03-20 17:05:12
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原文链接：http://techblog.netflix.com/2012/04/netflix-recommendations-beyond-5-stars.html在这篇包含两个部分的博文中，我们将揭开 Netflix 最有价值的资产——推荐系统的面纱。在第一部分，我们将介绍 Netflix P ...
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2020-01-06 00:45:20
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这里只讨论没有外部标签的情况，有标签自然好判别 数据簇的特点 以中心定义的数据簇：通常球形分布，集合中的数据到中心的距离相比到其他簇中心的距离更近 以密度定义的数据簇：当数据簇不规则或互相盘绕，并且有噪声和离群点时，常常使用 以连通定义的数据簇：具有连通关系 以概念定义的数据簇：同一集合内数据具有某 ...
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2019-11-24 15:44:50
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1、Featuretools 1.1 Featuretools介绍 Featuretools使用一种称为深度特征合成（Deep Feature Synthesis，DFS）的算法，该算法遍历通过关系数据库的模式描述的关系路径。当DFS遍历这些路径时，它通过应用于数据的操作（包括和、平均值和计数）生成 ...
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2019-10-30 13:36:29
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分类与预测模型对训练集进行预测而得出的准确率并不能很好地反映预测模型未来的性能，为了有效判断一个预测模型的性能表现，需要一组没有参与预测模型建立的数据集，并在该数据集上评价预测模型的准确率，这组独立的数据集叫做测试集。模型预测效果评价，通常用相对/绝对误差、平均绝对误差、均方误差、均方根误差、平均绝 ...
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2019-09-04 00:14:07
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1. 评价指标的局限性 准确率（Accuracy） 精确率（Precision） 召回率（Recall） 均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE） 1.1 准确率 准确率： 指分类正确的样本占总样本个数的比例 准确度的问题： 当不同类别的样本比例非常不均衡时，占比大的类 ...
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2019-03-11 23:42:58
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分类问题的评价指标是准确率，那么回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-Squared。下面一一介绍 1、MSE（Mean Squared Error）均方误差 这里的y是测试集上的。 用 真实值-预测值 然后平方之后求和平均。 猛着看一下这个公式是不是觉得眼熟，这不就是线性回归的损失函 ...
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2019-02-21 23:17:30
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