你均方誤差寫錯(cuò)了 既然是均方誤差你都沒取平均值
MSE與MAE的區(qū)別與選擇均方誤差 均方誤差(MSE)是最常用的回歸損失函數(shù)，計(jì)算方法是求預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間距離的平方和，公式如圖。下圖是MSE函數(shù)的圖像，其中目標(biāo)值是100，預(yù)測(cè)值的范圍從-1000...
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序列最小優(yōu)化算法（SMO）淺析寫在前面 有一個(gè)多月沒有更新博客了，整個(gè)三月份都在忙項(xiàng)目的事，忙著各種掃尾解決一些“歷史遺留問題”。終于到了清明節(jié)假期，可以寫一寫博客了。老實(shí)講，一共有好幾篇可以寫，不過想來...
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總結(jié) Logistic 回歸與 Softmax 回歸聯(lián)系與區(qū)別
注：本文原版為https://blog.csdn.net/huangfei711/article/details/79801968 若有侵權(quán)，請(qǐng)作者告知。Logistic 回...
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感知機(jī)算法（Perceptron Learning Algorithm）
感知機(jī)（perceptron）是二類分類的線性分類模型，它的思想很簡(jiǎn)單，就是在一個(gè)二維空間中尋找一條直線將紅點(diǎn)和藍(lán)點(diǎn)分開（圖1），類比到高維空間中，感知機(jī)模型嘗試尋找一個(gè)超平...
