uniapp启动图变形

已于 2022-05-26 16:32:38 修改
阅读量4.1k 收藏 1
点赞数
文章标签： 前端
于 2020-12-22 16:09:02 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43861449/article/details/111559647
版权

启动图不设置 默认显示App图标

"splashscreen" : {
            "waiting" : false,
            "alwaysShowBeforeRender" : true,
            "autoclose" : false,
            "delay" : 0
        }

柠檬很甜-
关注
AI Agent开发第50课-机器学习的基础-线性回归如何应用在商业场景中
最新发布
打造全国最全的AI Agent开发知识领域的博客
05-05 454
器学习是现代AI的基础与基石，一些机器学习、深度学习在现在AI大模型大兴起道上其实一点没有过实，经历过大型复杂项目的都知道，你不可能在项目中100%全部使用大模型来解决的，比如说你手上有100万条数据要计算预期投入多少广告费收入可以增长多少，难道你会把100万条数据往大模型里一扔让大模型解决吗？这样的场景太多了，而解决它们依然使用的是机器学习，因此今天我们就带大家逐步通过最简单的线性回归来进入机器学习的领域
机器学习sklearn-线性回归
kongqing23的博客
01-23 2056
我们往往称呼这个式子为SSE（Sum of Sqaured Error，误差平方和）或者RSS（Residual Sum of Squares 残差平方和）。在sklearn所有官方文档和网页上，我们都称之为RSS残差平方。 ...
关于机器学习预测，我的训练集R方可以达到0.9以上，但是测试集R方只能0.2左右，而且不是过拟合，各种调参之后测试集R方最高只能到这个水平，请问这种是什么原因
weixin_44350829的博客
10-05 2925
关于机器学习的，我的训练集R方可以达到0.9以上，但是测试集R方只能0.2左右，而且不是过拟合，各种调参之后测试集R方最高只能到这个水平，这种是什么原因。
神经网络r2_神经网络_matlab_
10-02
完全自主实现的神经网络代码，对于深刻理解神经网络和BP算法很有帮助。
机器学习中，R²（决定系数）和准确率（Accuracy）的区别
xuukai的博客
04-08 831
表示模型解释了 85% 的数据变异性，说明模型的预测能力较强，但不能简单地理解为“准确率只有 85%”。表示模型解释了 85% 的数据变异性，说明模型对数据的拟合较好，但并不意味着预测值与实际值完全一致。：R² 表示模型解释了数据的变异性比例，但并不直接反映预测值与实际值的误差大小。，它衡量的是模型对数据变异性的解释能力，而不是预测值与实际值的匹配程度。：模型部分解释了数据的变异性，值越接近 1，模型的解释能力越强。R² 衡量的是模型对数据变异性的解释能力。：MSE 的平方根，与实际值的单位一致。
【stata】执行fitstat 时，McFadden‘s R2 太小了怎么办？
CatlyYou的博客
11-03 2520
1.McFadden’s R2很低怎么办？ 2.看别的拟合优度！！换个视角！！ McFadden's R2、ML (Cox-Snell) R2、Count R2分别是什么？McFadden's R2、ML (Cox-Snell) R2、Count R2有什么区别？拟合较好时McFadden's R2、ML (Cox-Snell) R2、Count R2分别应该在什么范围？
机器学习—确定系数R2
debug_box的博客
02-24 3451
回归模型评价指标
为何mse, mae再减小同时R2也在减小？
weixin_42599908的博客
12-28 1015
当您计算均方误差(MSE)或平均绝对误差(MAE)时，减小这些指标意味着模型预测的准确性更高。但是，当您计算决定系数(R²)时，情况可能不同。 决定系数是一种衡量模型预测能力的度量，它表示模型可以解释目标变量变化的百分比。通常，决定系数越大，模型越好。但是，有时候当 MSE 或 MAE 减小时，决定系数也会减小。这是因为，即使模型在预测目标变量时准确性更高，但如果模型的解释能力不够强，决定系数也可...
R2 LEARN机器学习平台算法架构介绍
automl_R2ai的博客
06-14 691
近年来，机器学习在各行各业的应用越来越广泛，人们也越来越感受到机器学习的强大威力和巨大的潜力。 从定义来看，机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。换言之，经验就是数据，算法就是模型，机器学习做的就是用模型从数据中提取规律。虽然现在有很多软件包可以解决底层模型的调用，但是全流程的数据清洗，特征转换，提取，降维，模型的选择，参数的调整等等端到端的问题当前并没有一个很好的解决方案。一方面，数...
【python机器学习】模型评估的基本方法
weixin_45492934的博客
08-03 2430
对模型进行基础评估
【机器学习（8）】回归模型的常用评价指标：均方差MSE、均绝对误差MAE、均绝对比例误差MAPE、相关性系数R2
12-22
模型评价：回归模型的常用评价指标 1） 样本误差：衡量模型在一个样本上的预测准确性         样本误差 = 样本预测值 – 样本实际值 2） 最常用的评价指标：均误差方（MSE）         指标解释：所有样本的样本误差的平方的均值         指标解读：均误差方越接近0，模型越准确 3） 较为好解释的评价指标：平均绝对误差（MAE）         指标解释：所有样本的样本误差的绝对值的均值         指标解读：平均绝对误差的单位与因变量单位一致，越接近0，模型越准确 4）平均绝对误差的衍生指标：平均绝对比例误差（MAPE）         指标解释：所有样本的样本误差的
机器学习——模型评估与选择
weixin_47779143的博客
11-29 965
1. 经验误差与过拟合 经验：对于特定机器学习任务，已存在的可利用数据即是解决该机器学习任务的经验。 误差：模型的预测输出和样本的真实输出之间的差异。 经验误差：模型在训练集上的误差，也称训练误差。 泛化误差：模型在新样本上的误差，是实际误差。 测试误差：模型在测试集上的误差，用来近似泛化误差。 问题：什么是好的模型？ 答：能够很好地适用于未见样本（新样本），也就是泛化误差小的模型。 过拟合：模型把训练样本自身特点当做一般性质，导致泛化性能下降。 欠拟合：模型对训练样本的一般性质尚未学好。 欠拟
多元线性回归分析
vivivi
08-08 9067
多元线性回归分析 回归分析是数据分析中最基础也是最重要的分析工具，绝大多数的数据分析问题，都可以使用回归的思想来解决。回归分析的任务就是，通过研究自变量X和因变量Y的相关关系，尝试去解释Y的形成机制，进而达到通过X去预测Y的目的。 常见的回归分析有五类：线性回归、0‐1回归、定序回归、计数回归和生存回归，其划分的依据是因变量Y的类型。本讲主要学习线性回归。 多元线性回归分析 相关性 通过回归分析，研究相关关。相关性不等于因果性。 X X是用来解释Y的相关变量，所以X被称为自变量。 Y Y常常是我们需要研究
【机器学习笔记】机器学习评价指标——MSE、RMSE、MAE、R2
热门推荐
A34436791的博客
09-21 1万+
但通常模型不会这么完美，总会有误差存在，当误差很小的时候，分子小于分母，模型会趋近 1，仍然是好的模型，随着误差越来越大，R2-score 也会离最大值 1 越来越远，直到出现第 2 中情况。R2-score 反映的是大概有多准，因为，随着样本数量的增加，R2-score必然增加，无法真正定量说明准确程度，只能大概定量。可以看出，RMSE=sqrt（MSE），因此，MSE 和 RMSE 二者是呈正相关的，MSE 值大，RMSE 值也大，所以在评价线性回归模型效果的时候，使用 RMSE 就可以了。
伪决定系数（伪R方）很低怎么办？
Una20200519的博客
12-30 3064
分类回归的伪决定系数都不会高，没有关系，大可放心。
【深度学习中训练精度非常低如何解决】
qq_44145502的博客
08-19 3815
用本地数据集进行训练与测试，遇到测试集精度过低的情况
机器学习 r2_score 作用
4AM_明朝百晓生
07-08 2888
参考文档 https://www.cnblogs.com/xiaohua92/p/5541080.html 前言： 我们训练完模型后,对于连续型随机变量，我们会用 来评判模型训练的效果。这种有个缺点，比如 某轮随机抽样的样本方差特别小，训练出来的loss也可能特别小。 但是这种基本没什么实用价值。 目录： 一r2_score 原理 二 code 实现 一 r2_sore 原理 ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值