二分类问题 多分类问题 连续变量问题 四、连续变量问题（回归） （1）距离 （2）残差 （3）残差平方和（SSE）： 真实值与预测值之间误差的平方和。 （3-1）均方根误差（MSE = mean square error）：真实值与预测值之间误差的平方和的均值。（最小二乘） 均方差越小越好，即最小二 ...
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2019-02-14 00:21:48
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1、均方根值（RMS），有时也称方均根、效值。英语写为:Root Mean Square（RMS）. 美国传统词典的定义为：The square root of the average of squares of a set of numbers. 即：将N个项的平方和除以N后开平方的结果，即均方根... ...
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2018-11-16 17:45:11
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1 学习目标： 学习基本的 TensorFlow 概念 在 TensorFlow 中使用 LinearRegressor 类并基于单个输入特征预测各城市街区的房屋价值中位数 使用均方根误差 (RMSE) 评估模型预测的准确率 通过调整模型的超参数提高模型准确率 备注：数据基于加利福尼亚州 1990 ...
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2018-10-14 01:52:21
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使用 TensorFlow 的基本步骤 学习目标： 学习基本的 TensorFlow 概念 在 TensorFlow 中使用 LinearRegressor 类并基于单个输入特征预测各城市街区的房屋价值中位数 使用均方根误差 (RMSE) 评估模型预测的准确率 通过调整模型的超参数提高模型准确率 数 ...
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2018-08-23 21:04:21
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回归问题的典型性能度量是均方根误差（RMSE:Root Mean Square Error）。如下公式。 以上，我们使用小写斜体表示标量(m,y(i))，函数名(h)。小写粗体表示向量(x(i)). 大写粗体表示矩阵(X). 还有一种度量方法为： Mean Absolute Error. 理解起来也 ...
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2018-07-18 10:57:59
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SSE和RMSE比较小 拟合度R接近于1较好 * 统计参数模型的拟合优度 1.误差平方和（SSE） 2. R-Square（复相关系数或复测定系数） 3. Adjusted R-Square（调整自由度复相关系数） 4.Root mearn squared error(RMSE),(均方根误差) ...
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2017-12-17 18:07:06
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均方误差（Mean Squared Error, MSE）是衡量“平均误差”的一种较方便的方法。可以评价数据的变化程度。均方根误差是均方误差的算术平方根。 最小二乘（LS）问题是这样一类优化问题，目标函数是若干项的平方和，每一项具有形式，具体形式如下：minimize （式1）但是，我们在实际优化问 ...
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2017-11-12 16:33:22
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MSE(均方根误差)： SNR(信躁比): PSNR(峰值信躁比): QP：量化参数 ...
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2017-05-11 11:29:53
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推荐系统评价指标1.评分预测
预测准确度：
均方根误差（RMSE）：
平均绝对误差（MAE）：
关于这两个指标的优缺点，Netflix认为RMSE加大了对预测不准的用户物品评分的惩罚（平方项的惩罚），因为对系统的评测更加苛刻。研究表明，如果评分系统是基于整数建立的（即用户给的评分都是整数），那么对预测结果取整会降低MAE的误差。2.Top N推荐：给用户一个个性化的推荐列表，预测准确...
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2016-05-12 11:54:17
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均方根值（RMS）+ 均方根误差（RMSE）+标准差（Standard Deviation）1、均方根值（RMS）也称作为效值，它的计算方法是先平方、再平均、然后开方。2、均方根误差，它是观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根，在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖（最佳）值...
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2015-09-28 11:29:28
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