回归问题

最新推荐文章于 2024-08-24 14:13:41 发布

小陈鸭嘤嘤嘤

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分类专栏：卷积神经网络

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卷积神经网络专栏收录该内容

9 篇文章

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波士顿房价预测

损失函数：均方误差（MSE）

分类问题和回归问题的损失函数不同，使用的评估指标也不同。

评估指标：平均绝对误差（MAE）

如果输入数据的特征具有不同的取值范围，应该先进性预处理，对每个特征单独进行缩放

如果可用的数据很少，使用K折交叉验证可以可靠地评估模型，最好使用隐藏层较少的小型网络（一到两个），以免严重的过拟合

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损失函数总结（十三）：RSELoss、MAPELoss

走在深度学习前沿的小宋

11-02

716

本文对损失函数进行了部分总结，包括：RSELoss、MAPELoss 等损失函数及其在当前损失函数众多的情况下使用的环境。

6 时间序列（不同位置的装置如何建模）： GRU+Embedding

qq_28611929的博客

01-22

1006

很多算法比赛经常会遇到不同的物体产生同含义的时间序列信息，比如不同位置的时间序列信息，风力发电、充电桩用电。经常会遇到该如此场景，对所有数据做统一处理喂给模型，模型很难学到区分信息，因此设计如果对不同位置的装置做嵌入操作，这也是本文书写的主要目的之一，如果对不同位置装置的时序数据做模型呢？

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深度学习中的损失函数总结

lien0906的专栏

11-02

2万+

图片分类里的Center Loss 目标函数,损失函数,代价函数损失函数度量的是预测值与真实值之间的差异.损失函数通常写做L(y_,y).y_代表了预测值,y代表了真实值. 目标函数可以看做是优化目标,优化模型的最后目标就是使得这个目标函数最大或者最小. 代价函数类似于目标函数. 区别:目标函数(代价函数)可以包含一些约束条件如正则化项. 一般不做严格区分.下面所言损失函数均不包含正则项. 常见

torch.nn.MSELoss()函数

不会代码的码农的博客

01-17

8216

均方差损失函数 nn.MSELoss()，当输入两个矩阵时，默认输出标量tensor（torch.Size([])），是两个矩阵对应位置平方差后的平均值 regression_loss = torch.nn.MSELoss(reduction='none') # none 不求平均 # 默认为mean #sum inputs = torch.tensor([1.,2.]) target = torch.tensor([2.,5.]) loss = regression_loss(inputs, targe

Pytorch的一些损失函数

weixin_39025871的博客

11-18

1884

1.nn.MSELoss() 均方误差计算真实值和预测值的差值平方后求和再平均参数：reduction 维度要不要缩减，默认值mean，输出均方误差若reduction=sum，则输出差值平方，不会再平均 2.nn.L1Loss() 平均绝对误差MAE 计算真实值和预测值差的绝对值之和再平均 ...

基于python实现房价预测回归问题

12-14

在本文中，我们将深入探讨如何使用Python编程语言和机器学习技术来解决房价预测的回归问题。这个主题基于一个经典的数据集——Boston Housing，它包含了1978年波士顿郊区的住房信息，用于训练和测试回归模型。我们将...

机器学习之回归问题：线性回归、逻辑回归等等.zip

04-30

机器学习之回归问题：线性回归、逻辑回归等等.zip机器学习之回归问题：线性回归、逻辑回归等等.zip机器学习之回归问题：线性回归、逻辑回归等等.zip机器学习之回归问题：线性回归、逻辑回归等等.zip机器学习之回归...

深度学习回归问题

最新发布

Network_Engineer的博客

08-24

2601

梯度下降算法与求极值的方法非常类似, 其核心思想是求解。为学习率, 以上述公式为基础，发展出了更多的求解器.深度学习中, 梯度下降算法是是一种很重要的算法.加了压缩函数后, 压缩了预测范围[0, 1].在现实世界中, 数据总是会存在误差.预测范围为实数区间.

回归问题经典算法 | 线性回归：解析解法（公式推导）

ToBeCeratinToBeTall的博客

02-18

4552

线性回归公式推导 | 解析解法求解参数 | 一篇文章读懂线性回归底层数学思想 | 代码实现

深度学习常用损失MSE、RMSE、MAE和MAPE

weixin_48018951的博客

03-17

2万+

三种常见损失总结，MSE、RSME、MAE

损失函数

weixin_36378508的博客

04-16

1324

损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越好，通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。 0-1损失函数(zero-one loss) 0-1损失是指预测值和目标值不相等为1，否则为0: 特点： (1)0-1损失函数直接对应分类判断错误的个数，但是它是一个非凸函数，不太适用. (2)感知机就是用的这种损失函数。但是相等这.

torch.nn里的损失函数：MSE、BCE、BCEWithLogits、NLLLoss、CrossEntropyLoss的用法

zcm0126的博客

05-23

8429

1. nn.MSELoss() loss = nn.MSELoss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) target = torch.randn(3, 5) output = loss(input, target) output.backward() 2. nn.BCELoss() 交叉熵损失函数，输入的x值需先经过sigmoid压缩到（0,1）之间。标签形式为[0, 0, 1], [0, 1, 1]等，个类别预测概率独立，类与类之间不互斥，可见

深度学习中分类和回归常见损失函数归纳小结

sgzqc的专栏

02-27

7649

1.引言在深度学习领域中，损失函数定义了模型的预测与目标值之间的距离。因此我们必须正确地选择它，只有这样所有的参数才会根据其值进行更新。损失函数的选择取决于模型的设计。在这篇文章中，我们主要讨论两种常见的的任务，即回归和分类。 2.回归损失这里我们首先从损失函数的计算公式以及其背后的数学知识开始讲起。接着，我们提供一些可视化的例子，来将理论知识变得更清晰，方便我们对其有更深入的理解。 2.1 MSE Loss Mean Square Error (MSE) 是回归任务中最通用的损失函数，MSE是目标值

【Pytorch基础】torch.nn.MSELoss损失函数

热门推荐

sxl的博客

04-12

7万+

MSE: Mean Squared Error（均方误差）含义：均方误差，是预测值与真实值之差的平方和的平均值，即： MSE=1N∑i=1n(xi−yi)2 \begin{aligned} MSE =\cfrac {1}{N}\sum_{i=1}^n(x_i-y_i)^2 \end{aligned} MSE=N1i=1∑n(xi−yi)2 但是，在具体的应用中跟定义稍有不同。主要差别是参数的设置，在torch.nn.MSELoss中有一个reduction参数。reduction是维度要不要

pytorch 的nn.MSELoss()损失函数

shuijinghua的博客

12-27

2万+

均方损失函数：这里，loss,x,y的维度是一样的，可以使向量或者矩阵，i是下标。很多的loss函数都有size_average和reduce两个布尔类型的参数，因为一般损失函数都是直接计算batch的数据，因此返回的loss结果都是维度为(batch_size,)的向量。 1）如果reduce=False,那么size_average参数失效，直接返回向量形式的loss 2)如果...

Pytorch的 nn.MSELoss() 损失函数

It is me 的博客

06-10

2413

import torch import numpy as np regression_loss = torch.nn.MSELoss(reduce=False, size_average=False) inputs = torch.autograd.Variable(torch.randn(3, 5)) target = torch.autograd.Variable(torch.randn(3, 5)) loss = regression_loss(inputs, target) pr...

八种常见回归算法解析及代码

轩逸云的博客

03-31

2万+

目录一、线性回归 1、最小二乘法-导数/偏导为0求参数最小二乘法求解参数优缺点 2、迭代求解参数-梯度下降、坐标轴下降、最小角回归 2.1使用梯度下降-对回归系数中w的每个元素分别求偏导并乘以学习率，迭代更新w 2.1.1批量梯度下降：每次迭代依据全体样本的误差结果更新回归系数 2.1.2随机梯度下降：每次迭代依据某个样本的误差结果更新回归系数 2.1.3小批量梯度下降：每次迭代依据部分样本的误差结果更新回归系数 2.2.1坐标轴下降法和梯度下降法的区别 2.3、使用最...

回归问题的数据处理

小团的博客

11-23

3302

Despite the strange names I gave to the chapters, what we are doing in this kernel is something like: Understand the problem. We'll look at each variable and do a philosophical analysis about ...