算法-----程序的灵魂

最新推荐文章于 2025-03-18 20:02:11 发布
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算法分析分为两步
第一步：分析数值
第二部：分析算法思路
例题
求圆柱体的体积
s1:在控制台输出提示
s2：从键盘读入两个整数
s3：计算
s4：输出高，底 和体积
在这里插入图片描述
这样运行时会发现小数会被省略了，原因是int是整数数字类型
所以，我们可以引用新的数字类型
实数数字类型
1.float(可以精确到小数点后8位）%f
2.double（可以精确到小数点后16位）%lf
例题二
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

@一颗甜豆
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均方误差单独扽概念是很简单的，这里只做介绍，更深一步的内容会在后面列出来。 SSE(和方差、误差平方和)：The sum of squares due to error MSE(均方差、方差)：Mean squared error RMSE(均方根、标准差)：Root mean squared error R-square(确定系数)：Coefficient of determination
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均方误差（Mean Squared Error, MSE）是衡量预测值与真实值之间差异的一种方法。在统计学和机器学习中，MSE 是一种常见的损失函数，用于评估模型的预测准确性。
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MSE是网络的性能函数,网络的均方误差，叫"Mean Square Error"。比如有n对输入输出数据，每对为[Pi,Ti],i=1,2,...,n.网络通过训练后有网络输出,记为Yi。 　　在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。 　　标准误差定义为
什么是均方误差（MSE）？
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均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）是一种常用的评估回归模型性能的指标。它衡量了模型预测值与真实值之间的平均差异程度。 计算MSE的步骤如下： 1. 对于每个样本，计算模型的预测值与真实值之间的差异（残差）。 2. 将每个残差平方，得到平方误差。 3. 对所有样本的平方误差求平均，得到均方误差。 MSE的公式如下： MSE = (1/n) * Σ(yi - ŷi)² 其中，n表示样本数量，yi表示真实值，ŷi表示模型的预测值。 MSE的值越小，表示模型的预测结果与真实值之间的差异越小，模型性能越好。
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