”误差函数“ 的搜索结果

     刚开始学习机器学习的时候就接触了均方误差（MSE，Mean Squared Error），当时就有疑惑，这个式子是怎么推导的，但是因为懒没有深究。今天看到了唐宇迪老师的机器学习课程，终于理解他是怎么推导的了。 问题描述 ...

     yolov3 loss函数探索（二）：diou/ciou-darknet 1.简介 IOU：IOU损失考虑检测框和目标框重叠面积。 GIOU：GIOU损失在IOU的基础上，解决边界框不重合时的问题。 DIOU：DIOU损失在IOU的基础上，考虑边界框中心距离的...

     在loss function中，前面两行表示localization error(即坐标误差)，第一行是box中心坐标(x,y)的预测，第二行为宽和高的预测。这里注意用宽和高的开根号代替原来的宽和高，这样做主要是因为相同的宽和高误差对于小的...

     3.对x1，x2 进行线性拟合，当然这里也可以自写函数用最小二乘法原理，进行参数对估计 4.提取的每一个beta1，beta2 5.计算他的均方误差，计算公式 代码 k = 100000 # 定义实验次数 beta_x1 = c() # 定义空列 beta_x2 ...

     3、BP神经网络的代价函数（损失函数） 4、BP神经网络的反向传播 5、BP神经网络优化过程总结 6、BP神经网络的进一步优化 1、BP（Back propagation）神经网络描述 （1）BP（反向传播(Back Propagation)）神经网络...

     Python代码实现相对误差公式计算 代码： # 相对误差 def mean_relative_error(y_true, y_pred,): import numpy as np relative_error = np.average(np.abs(y_true - y_pred) / y_true, axis=0) return ...

     1.绝对误差 abs2.均方根误差Stdev3.计算相关系数选择一组数据点击插入，选定散点图选定散点，右击选择添加趋势线选择线性，勾选显示公式、显示R得出结果R²，用计算机开方就得到相关系数或者插入公式CORREL，选择...

     然而，我们可以通过二次多项式函数对训练样本进行拟合（如图2所示），函数对样本的拟合程序看上去更“好”；当我们利用五次多项式函数对样本进行拟合（如图3所示），函数通过了所有样本，成为了一次“完美”的拟合。...

     均方误差等于方差加上偏差的平方，当估计量无偏时，均方误差等于方差。所以，当满足最小二乘法条件且估计量是无偏估计量，那么求最小均方误差等价于最小二乘法。 均方误差可以看作是加权的最小二乘法，其中的权值...

     最小平方误差判别准则函数 对于上一节提出的不等式组： 在线性不可分的情况下，不等式组不可能同时满足。一种直观的想法就是，希望求一个a*使被错分的样本尽可能少。这种方法通过求解线性不等式组来最小...

     线性回归中代价函数为：   为什么是除以2m？第一反应不应该除以m么？ 是为了后续数学计算的方便。因为这里无论除以2m还是m，代价函数最优化的结果θ都是相同的。利用梯度下降法对J求导，如果是2m，求导结果为...

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