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2012/09/07 11:18

WEKA summary含义记录

Correctly Classified Instaces,正确分类的instances。即预测准确度,最重要的评测指标。 Incorrectly Classified Instances,不正确。 Kappa statistic,评测观察员的差异(不懂)详细见下。 下面的error值对classification任务没什么意义。但对于回归问题root mean squared error是一个合理的标准。 Mean absolute er...

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2016/09/27 15:45

Intermediate linear regression

1: Introduction To The Data The Leaning Tower of Pisa is one of the largest tourist attractions in Italy. For hundreds of years this tower slowly leaned to one side, eventually reaching 5.5 degrees off axis, nearly 3 meters horizontal at it's peak. Yearly data was recorded from 1975 to 1987 measu...

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2019/07/27 08:54

keras损失函数详解

以下信息均来自官网 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 损失函数的使用 损失函数(或称目标函数、优化评分函数)是编译模型时所需的两个参数之一: model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') from keras import losse...

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2018/02/24 10:26

比萨斜塔——统计显著性检验

http://blog.csdn.net/zm714981790/article/details/51245502?locationNum=16 转载 Dataset 比萨斜塔是意大利最大的旅游景点之一。几百年来这座塔慢慢靠向一边,最终达到5.5度的倾斜角度,在顶端水平偏离了近3米。年度数据pisa.csv文件记录了从1975年到1987年测量塔的倾斜,其中lean代表了偏离的角度。在这个任务,我们将尝...

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2016/09/25 07:57

Introduction to Machine Learning

1: Introduction To Machine Learning In data science, we're often trying to understand a process or system using observational data. Here are a few specific examples: How do the properties(价值) of a house affect it's market value? How does an applicant's application affect if they get into gradua...

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发表于AI & 大数据专区
03/27 23:29

keras中的损失函数

损失函数是模型优化的目标,所以又叫目标函数、优化评分函数,在keras中,模型编译的参数loss指定了损失函数的类别,有两种指定方法: model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') 或者 from ker...

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2019/07/26 17:02

Python Sklearn.metrics 简介及应用示例

Python Sklearn.metrics 简介及应用示例 利用Python进行各种机器学习算法的实现时,经常会用到sklearn(scikit-learn)这个模块/库。 无论利用机器学习算法进行回归、分类或者聚类时,评价指标,即检验机器学习模型效果的定量指标,都是一个不可避免且十分重要的问题。因此,结合scikit-learn主页上的介绍,以及网上大神...

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2016/07/01 17:54

神经网络php代码,慢慢研究

<?php require_once("class_neuralnetwork.php"); function normalize($a){ return str_pad($a,8,'0',STR_PAD_LEFT); } $r = 23;//$_POST['red']; $g = 12;//$_POST['green']; $b = 12;//$_POST['blue']; $n = new NeuralNetwork(4, 4, 1); //initialize the neural network $n->setVerbose(false); $n->load('my_networ...

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2019/11/30 23:30

深度学习-目标函数的总结与整理

目标函数,或称损失函数,是网络中的性能函数,也是编译一个模型必须的两个参数之一。由于损失函数种类众多,下面以keras官网手册的为例。 在官方keras.io里面,有如下资料: mean_squared_error或mse mean_absolute_error或mae mean_absolute_percentage_error或mape mean_squared_logarithmic_error或msle squared_hi...

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04/08 10:14

Python3 撸代码窍门,怎样用 Map, Filter, Reduce 代替 For 循环.

感谢作者分享-http://bjbsair.com/2020-04-07/tech-info/30736.html 你是否有过这样的经历,你查看自己写的代码并看到满眼的 for 循环?你发现你必须斜着你的眼睛,并将脑袋前倾到你的显示器,以看得更清楚。 反正...

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2019/10/31 17:39

sklearn中回归器性能评估方法

explained_variance_score() mean_absolute_error() mean_squared_error() r2_score() 以上四个函数的相同点: 这些函数都有一个参数“multioutput”,用来指定在多目标回归问题中,若干单个目标变量的损失或得分以什么样的方式被平均起来 它的默认值是“uniform_average”,他就是将所有预测目标值的损失以等权重的方式...

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2018/08/09 15:03

R语言学习笔记之十

摘要: 仅用于记录R语言学习过程: 内容提要: 描述性统计;t检验;数据转换;方差分析;卡方检验;回归分析与模型诊断;生存分析;COX回归 写在正文前的话,关于基础知识,此篇为终结篇,笔记来自医学方的课程,仅用于学习R的过程。 正文: 描述性统计 n 如何去生成table1 用table()函数,快速汇总频数 u 生成四格表:t...

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2019/03/08 16:43

keras 分类回归 损失函数与评价指标

1、目标函数 (1)mean_squared_error / mse 均方误差,常用的目标函数,公式为((y_pred-y_true)**2).mean() (2)mean_absolute_error / mae 绝对值均差,公式为(|y_pred-y_true|).mean() (3) mean_absolute_percentage_error / mape公式为:(|(y_true - y_pred) / clip((|y_true|),epsilon, infinite)|).mean(axis=-1) ...

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发表于AI & 大数据专区
2018/06/09 23:07

Keras实践笔记1——线性回归

``` import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from keras import Sequential from keras.layers import Dense x = np.linspace(-10, 10, 300) y = 3 * x + np.random.random(x.shape) * 0.44 model = Sequential() model.add(Dense(1, activation='linear', input_shape=(1,))) model.compile(optimizer='SG...

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09/28 17:29

随机梯度下降法介绍及其参数讲解

算法介绍 简单来说,梯度下降就是从山顶找一条最短的路走到山脚最低的地方。但是因为选择方向的原因,我们找到的的最低点可能不是真正的最低点。如图所示,黑线标注的路线所指的方向并不是真正的地方。 既然是选择...

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2018/10/19 18:28

20180910-Java 文档注释

Java 文档注释 Java只是三种注释方式。前两种分别是// 和/* */,第三种被称作说明注释,它以/** 开始,以 */结束。 // /* */ /** */ 说明注释允许你在程序中嵌入关于程序的信息。你可以使用javadoc工具软件来生成信息,并输出到HTML文件中。 说明注释,是你更加方面的记录你的程序的信息。 javadoc 标签 javadoc工具软件...

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2018/07/13 19:38

[学习记录]sklearn线性回归

本文旨在记录colin老师workshop的exercise1讲解,包含入门级的sklearn操作 首先导入库 import numpy as np import pandas as pd import scipy.stas as stats import sklearn 其次导入数据,这里使用的是sklearn中内置的数据集 from sklearn.datasets import load_boston boston=load_boston() 使用pandas整理数据 pa...

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01/01 14:28

用scikit-learn和pandas实现线性回归

人工智能AI与大数据技术实战 公众号: weic2c 对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了。 1. 获取数据,定义问题 ...

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09/25 08:32

Cube Highways收购Farakka-Raiganj Highways Limited

新加坡--(美国商业资讯)--I Squared Capital旗下投资组合公司Cube Highways II,已通过其ISQ Global Infrastructure Fund II向HCC Concessions Limited收购印度西孟加拉邦收费公路运营公司Farakka-Raiganj Highways Limited (FRHL) 100%的股权。交易完成后,Cube Highways集团将拥有包含印度境内27条高速公路的资产组合,...

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2019/04/10 10:10

Keras深度学习框架之损失函数

一.损失函数的使用   损失函数【也称目标函数或优化评分函数】是编译模型时所需的两个参数之一。   model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd')   或   from keras import losses   model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd')   可以传递一个现有的损失函数名或者一个...

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