为什么误差采取平方和形式

最新推荐文章于 2024-10-14 05:11:47 发布

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博客探讨误差采取平方和形式的原因，虽内容仅给出转载链接，但核心围绕误差平方和展开，这在数据分析、机器学习等信息技术领域有重要应用。

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转载自https://www.cnblogs.com/diegodu/p/5725139.html

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偏差平方和说明什么_问卷数据分析——共同方法偏差

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偏差平方和说明什么_对偏差和方差的理解

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01-09

2218

刚开始学机器学习的时候一直对偏差和方差不怎么理解，今天就说道说道。这次我所说的模型都是神经网络，当然是不局限于神经网络的。在这里假定函数是真实的的值，是对的估计。同样话不多说直接上图来说明问题，如下图所示：注意我这里的真实值和估计值跟图中的有所不一样，因为图中的符号不好写，知道是什么意思就行了。下面来解释下这张图。上图中蓝色的点就是我们估计的函数。如果模型是一个神经网络的话，因为每...

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press:预测误差平方和。-matlab开发

05-30

此m文件返回有用的残差缩放，即预测误差平方和（PRESS）。要计算 PRESS，请选择一个观察值 i。将回归模型拟合到剩余的 n-1 个观测值，并使用此方程来预测保留的观测值 y_i。用 ye_(i) 表示这个预测值，我们可以找到点 i 的预测误差为 e_(i)=y_i - ye_(i)。预测误差通常称为第 i 个 PRESS 残差。对于每个观测值 i = 1,2,...,n 重复此过程，生成一组 n 个 PRESS 残差 e_(1),e_(2),...,e_(n)。然后将 PRESS 统计量定义为 n 个 PRESS 残差的平方和，如下所示， PRESS = i_Sum_n e_(i)^2 = i_Sum_n [y_i - ye_(i)]^2 因此，PRESS 使用 n-1 个观测的这种可能子集作为估计数据集，并且每个观测依次用于形成预测数据集。在构建这个 m 文件时

机器学习笔记第二篇（梯度下降法原理、过拟合、误差函数为什么用平方而非绝对值）

黄大仙

12-10

1754

首先需理解第一篇内容点击前往梯度下降法原理如何随机上篇中的W0，W1 （W）对于上篇中的下图： w0调整假设现在随机到的W（即w0，w1）在图中位置，很明显，如果我们想要使J（）尽可能的小（也就是我们的误差函数的值尽可能小），需要将w1往小调整，w0往大调整，那么具体调整多少？先看下图该图为第一章图从某方向看的二维图，最下方是我们想要取到的w0的值，那么，很明显，在虚线的左边，J（）对w0的偏导数小于0，在虚线右边，J（）对w0的偏导数大于0 所以，在对w0偏导数小于0时，我们应该往大调整w

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08-31

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我们在以前谈过《线性回归损失函数为什么要用平方形式》，除了这篇文章中提到的理由外。还有什么依据呢？平方形式的损失函数一般为： C=12∑i=1n(yi−yˆi)2C =\frac {1}{2} \sum\limits_{i = 1}^n {{{({y_i} - {{\widehat y}_i})}^2}} 这称为SSE（The sum of squares due to error），误

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04-27

6067

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