代码大全笔记2

最新推荐文章于 2025-03-18 20:02:11 发布
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分类专栏： 其他 文章标签： 代码大全笔记 表驱动法 循环控制break conti 德摩根定律
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伪代码编程步骤

决定如何测试子程序，测试用例，测试驱动开发

在程序库中寻找已经实现的接口类

考虑下错误处理

考虑效率问题，这个实践中需要进一步验证，看到底效率在什么情况下重要，什么时候考虑优化代码。

研究算法和数据类型

编写伪代码，这个我个人习惯是在纸上写出伪代码，在伪代码逻辑没有走通的情况下，不要下手写代码，

这样只会东拼西凑，在编写的过程中，纠结与细节，迷失目的。

编写好伪代码后检查list：

检查接口，参数是否合理，参数是否都用到了

检查设计，是否解耦和等

检查循环与逻辑，是否存在死循环的情况，是否有off by one的错误，时候资源泄露，错误的嵌套



循环体的控制摘要

计数循环，即固定次数的循环

连续求职循环，即带退出的循环，通过break continue关键字

无线循环

迭代器循环

在循环的判断条件中可使用德摩根定律简化代码

非(P 且 Q)＝(非 P)或(非 Q)
非(P 或 Q)＝(非 P)且(非 Q)

一个循环只做一件事，如果用两个循环效率会低下，可以先写上注释合并效率会高，等测试数据需要优化时再去合并他们

安全计数器，安全计数器就是一个变量，在每次循环的时候数值加一，在循环内做一个判断，如果这个值超出预先设置的一个最大阈值，退出循环。是一种保证安全的策略

break，和continue的解释，他们只能作用于最内层的循环，对外层的嵌套不起作用，详细用法：http://blog.youkuaiyun.com/luoweifu/article/details/10756017

一种使用continue的好方法是，在循环处做完条件判断后让代码越过剩下的循环体继续执行，这样可以避免{}缩进


递归实现迷宫，使用递归能实现的程序也可以用栈和循环来实现。使用递归的地方应该留意栈空间的分配，可使用安全计数器来测试，解决占空间溢出的可能。


表驱动法：

一个简单的例子一年中每个月的天数，如果需要写if else的话会非常的冗长，

可以把数值存储在一个数组中，这样用arr[month-1]=days


【机器学习】均方误差根（RMSE：Root Mean Squared Error）
IT古董
11-08 3723
均方误差根（Root Mean Squared Error，RMSE）是机器学习和统计学中常用的误差度量指标，用于评估预测值与真实值之间的差异。它通常用于回归模型的评价，以衡量模型的预测精度。
均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）解释
weixin_43155435的博客
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均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）解释
RMSE（均方根误差）、MSE（均方误差）、MAE（平均绝对误差）、SD（标准差）
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RMSE（Root Mean Square Error）均方根误差 衡量观测值与真实值之间的偏差。 常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。 MSE（Mean Square Error）均方误差 MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。 通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。 MAE（Mean Absolute Error）平均绝对...
均方误差（Mean Squared Error, MSE，方差（Variance）、偏差的平方（Squared Bias）和误差的方差（Variance of Error）
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均方误差（Mean Squared Error, MSE，方差（Variance）、偏差的平方（Squared Bias）和误差的方差（Variance of Error）
深度解析回归模型评估指标：MAE、MSE、RMSE 与 R² 的详细讲解
cnzzs的博客
02-08 7403
下面是对 MAE、MSE、RMSE 和 R² 四个指标的详细解释、计算公式、特点以及应用场景的说明：1. MAE(平均绝对误差)定义： MAE(Mean Absolute Error)表示预测值与真实值之间绝对误差的平均值。公式：其中， 为真实值， 为预测值， 为样本数。特点：直观性： MAE 直接反映了预测误差的平均水平...
方差、标准差、均方误差的总结
TiRan_Yang
01-24 1万+
方差 　　百度百科中关于方差的解释为：（variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。 　　方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。 　　假设有一组离散的数据xn=[x1
机器学习小组知识点1：均方误差(MSE)
Eric2016_Lv的博客
10-14 6万+
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
【机器学习】均方误差（MSE：Mean Squared Error）
IT古董
11-05 5059
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。
MSE-均方误差
Major_S的博客
09-06 1516
MSE−均方误差MSE-均方误差MSE−均方误差
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...
评价指标1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：
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均方误差MSE matlab
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07-15
**均方误差（Mean Squared Error, MSE）在神经网络中的应用** 均方误差是机器学习，特别是神经网络领域中广泛使用的一种损失函数（Loss Function），用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。它在评估模型性能时起着...
MSE_MSE的大小_求两幅图像之间的均方误差MSE_图像mse误差_源码
10-04
在图像处理领域，均方误差（Mean Squared Error，MSE）是一种衡量两幅图像相似度的常用指标。它通过计算两幅图像对应像素点差异的平方和的平均值来评估它们之间的差异程度。MSE的大小直接反映了图像之间在像素级别的...
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09-20
标题"MSE.rar_mean_mean-squared error _mse"和描述"Mean squared normalized error performance function"都指向了信号处理和机器学习领域中的一个关键概念——均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）。均方误差...
方差、标准差、均方差、均方误差区别总结
XiaoXiao_Yang77的博客
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一、百度百科上方差是这样定义的： 方差（variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。 看这么一段文字可能有些绕，那就先从公式入手， 对于一组随机变量或者统计数据，其期望...
均方误差MSE
cx1120w的博客
03-10 1753
均方误差（mean-sqare error) 对估计量θ^\hat{\theta}θ^而言，其均方误差MSE(θ^\hat{\theta}θ^)衡量了估计量θ^\hat{\theta}θ^与参数真值θ\thetaθ间的距离，是评价一个估计好坏的最常用标准。MSE(θ^)=E{(θ^−θ)2}=var(θ^)+b2(θ^)MSE(\hat{\theta})=E\{(\hat{\theta}-\the...
Mean squared error MSE即方差
kunlong0909的专栏
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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）？
03-28
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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