机器学习

最新推荐文章于 2025-03-15 14:03:47 发布
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分类专栏： 机器学习 面试 文章标签： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kanbuqinghuanyizhang/article/details/78993157
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这篇博客涵盖了机器学习的基础，包括数学中的导数、极值、正弦余弦、对数和几何知识。在机器学习部分，讨论了模型评估的bias Variance、数据预处理的归一化和缺失数据处理，以及逻辑回归、支持向量机和正则化的概念。面试经验部分涉及逻辑回归的优化方法和损失函数。

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R语言-点估计与极大似然估计
weixin_44986915的博客
09-22 4769
这里写自定义目录标题前言一、点估计二、极大似然估计 提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、点估计二、极大似然估计 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、点估计 对于随机变量来说，矩是其最广泛，最常用的数字特征，母体的各阶矩一般与的分布中所含的未知参数有关，有的甚至就等于未知参数
讲你肯定能懂的机器学习多维极值求解
weixin_34068198的博客
07-26 274
原文出自【听云技术博客】：http://blog.tingyun.com/web/a... 扩展阅读 一个Sqrt函数引发的血案梯度下降法步长的取值范围为什么不同教材中凸函数和凹函数的定义是不同的?监督学习应用.梯度下降广告点击率的贝叶斯平滑计算广告——平滑CTRClick-Through Rate Estimation for Rare...
评价公式-均方误差
优快云XXCQ的博客
03-22 1192
我们希望得到所有样本误差平方的平均数，即均方误差。假设有n个样本，真实值分别为y₁, y₂, ……, yₙ，预测值分别为ŷ₁, ŷ₂, ……因此，均方误差可以用样本真实值的平方和、样本真实值与预测值的乘积之和、样本预测值的平方和来计算。
吴恩达机器学习笔记复盘（五）均方误差函数
最新发布
wgc2k的博客
03-15 758
只讲了线性回归的代价函数。均方误差（MSE）基于最小二乘法，通过计算预测值与真实值之间差值的平方的平均值来衡量模型的误差。
【深度学习】损失函数（平均绝对误差，均方误差，平滑损失，交叉熵，带权值的交叉熵，骰子损失，FocalLoss）
weixin_51781852的博客
07-11 7340
损失函数是用于衡量模型所作出的预测离真实值（Ground Truth）之间的偏离程度。。俗话说，任何事情必然有它的两面性，因此，并没有一种万能的损失函数能够适用于所有的机器学习任务，所以在这里我们需要知道每一种损失函数的优点和...
均方误差
qq_43228162的博客
09-24 4万+
均方误差 一、均方误差的含义及公式 均方误差是衡量“平均误差”的一种较方便的方法，可以评价数据的变化程度。从类别来看属于预测评价与预测组合；从字面上看来，“均”指的是平均，即求其平均值，“方差”即是在概率论中用来衡量随机变量和其估计值（其平均值）之间的偏离程度的度量值，“误”可以理解为测定值与真实值之间的误差。 均方误差的公式：MSE =。 二、均方误差的推导 均方误差可以通过平均误差来推导： 平...
损失函数之均方误差和交叉熵
AIOT魔法师
02-19 1722
均方误差： t是真实标签，y是网络预测值。 将其求导： 发现它的变化与激活函数的导数有关系
解决(几乎)所有机器学习的问题+机器学习+解决方法
12-24
本书是由技术界的大神Abhishek Thakur 所作，可以帮你解决(几乎)所有机器学习的问题，开源项目在GitHub 有 6K Star。本书介绍了如何应对 ML 和 DL 过程中遇到的挑战，而非单纯地解释算法。该书内含大量代码，适合有...
双重机器学习DML（代码+案例+数据）
09-24
python-双重机器学习（Double Machine Learning, DML）是一种结合了机器学习和因果推断的统计方法，它在经济管理领域有着广泛的应用。这种方法特别适用于处理高维数据和复杂的非线性关系，同时能够提供无偏的参数...
机器学习数学基础（Python语言实现） 赠送资源.rar
09-22
机器学习是一种通过数据训练模型，让机器自动学习数据特征并作出预测的技术。它的数学基础涉及线性代数、概率论、统计学和优化理论等众多领域。在实现机器学习算法的过程中，Python语言因其简洁和强大的库支持而成为...
python机器学习教程-从零开始掌握Python机器学习：十四步教程.pdf
06-12
【Python机器学习基础】 Python作为机器学习的首选语言，因其简洁的语法和强大的库支持而备受推崇。在开始机器学习之旅之前，首先需要掌握Python的基础编程技能。这包括理解变量、数据类型、控制结构（如if-else，...
机器学习/深度学习500问
03-27
机器学习/深度学习500问机器学习/深度学习500问机器学习/深度学习500问机器学习/深度学习500问机器学习/深度学习500问机器学习/深度学习500问机器学习/深度学习500问机器学习/深度学习500问机器学习/深度学习500问...
【机器学习-周志华】学习笔记-第五章
vircorns的博客
08-26 722
周志华《机器学习》第五章学习笔记
均方误差（MSE）根均方误差（RMSE）平均绝对误差（MAE）
lighting
01-24 2万+
MSE：Mean Squared Error. 均方误差是指参数的估计值与参数的真实值之差的平方的期望. MSE可以评价数据的变化程度，MSE越小，说明模型的拟合实验数据能力强. (72)MSE=1N∑t=1N(predictedt−label)2" role="presentation" style="position: relative;">MSE=1N
MSE 均方误差及其梯度
TuringEvo专栏
05-08 895
仅当j = i 时才为 1，其它点都为 0，也就是说， 偏导数只与第j号节点相关，与其它节点无关， 因此上式中的求和符号可以去掉。其中n为输出节点数，真值为 y , 模型输出为 o。
什么是均方误差（Mean Squared Error, MSE）
彬彬侠的博客
10-08 3万+
均方误差（Mean Squared Error, MSE） 是一种常用的损失函数，常用于评估模型的预测值与真实值之间的差异。本文给出了均方误差和平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）、均方根误差（Root Mean Squared Error, RMSE）的比较，均方误差的定义，计算步骤，意义和举例说明。
机器学习--- 均方误差损失(Mean Squared Error, MSE) --＞[附代码]
在人工智能的道路上爬行
05-10 8552
文章目录一、简介二、数学推导2.1 导数计算首先求解 bbb：然后求解 www：三、代码实现3.1 python 代码实现3.2 torch 代码实现参考资料 一、简介 欧氏距离损失经常用在线性回归问题（求解的是连续问题）。 回归问题解决的是对具体数值的预测，比如房价预测、销量预测等等。 解决回归问题的神经网络一般只有一个输出节点，这个节点的输出值就是预测值。 二、数学推导 假设训练数据 XXX, 训练数据的 label为Ylabel 为 Ylabel为Y。 预测函数为：f(xi)=yi^=wxi+b
【代价函数】MSE：均方误差（L2 loss）
热门推荐
yuanCruise
08-27 8万+
MSE均方误差（L2 loss） 1.代码展示MAE和MSE图片特性 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt sess = tf.Session() x_val = tf.linspace(-1.,-1.,500) target = tf.constant(0.) #计算L2_loss l2_y_val = tf...
【pytorch损失函数（4）】nn.MSELoss,（Mean Squared Error，MSE） 均方误差（MSE）（squared L2 norm，平方L2范数）。它也被称为L2 Loss。
Hali_Botebie的博客
05-06 3922
它也被称为L2 Loss。上图为均方误差函数图，其中目标真值为 100，预测范围在-10000 到 10000 之间，均方 误差损失（Y 轴）在预测值（X 轴）=100 处有最小值，范围为 0~∞。可以看出梯度都与sigmoid函数的梯度有关，如下图所示，sigmoid函数在两端的梯度均接近0，这导致反向传播的梯度也很小，这就这就不利于网络训练，这就是梯度消失问题。导数变化，不稳定，尤其是在早期阶段（损失越大，导数越大），随着导数越来越小， 训练速度变得越来越慢。
Python机器学习实践案例解析
在介绍这个文件的知识点之前，我们先对标题中提到的“python机器学习案例”进行详细的解释。 首先，“python”是一种广泛使用的高级编程语言，它的设计理念强调代码的可读性和简洁性，非常适合初学者学习。同时，它...
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