mse

MSE 均方误差（Mean Square Error） RMSE 均方根误差（Root Mean Square Error) 其实就是MSE加了个根号，这样数量级上比较直观，比如RMSE=10，可以认为回归效果相比真实值平均相差10 MAE 平均绝对误差（Mean Absolute Error) MAPE 平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error) SMAPE 对称平均绝对百分比误差（Symmetric Mean Absolute Percentage Error) scikit-learn中实现： # MSE, MAE, R2, RMSE法一 from sklearn.metrics import mean_squared_error #MSE from sklearn.metrics import mean_absolute_error #MAE from sklearn.metrics import r2_score#R 2 #调用 mean_squared_error(y_test,y_predict) mean_absolute_error(y_test,y_predict) np.sqrt(mean_squared_error(y_test,y_predict)) # RMSE r2_score(y_test,y_predict)

简书 原作者 skullfang https://www.jianshu.com/p/9ee85fdad150 分类问题的评价指标是准确率，那么回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-Squared 1.均方误差（MSE） MSE （Mean Squared Error）叫做均方误差。看公式 这里的两个y分别是 真实值 和 测试集 上的 预测值 。 用 真实值-预测值 然后 平方 之后 求和 平均 。 就是线性回归的损失函数！！ 在线性回归的时候我们的目的就是让这个损失函数最小。那么模型做出来了，我们把损失函数丢到测试集上去看看损失值不就好了嘛。 2.均方根误差（RMSE） RMSE（Root Mean Squard Error）均方根误差。 就是MSE开个根号么。实质是一样的。只不过用于数据更好的描述。 ####例如：要做房价预测，每平方是万元，我们预测结果也是万元。那么差值的平方单位应该是 千万级别的。不利于描述。开完根号 就是一个数量级别的了。 MAE(平均绝对误差) R Squared 来源： https://www.cnblogs.com/duoba/p/12369883.html

https://www.icourse163.org/learn/PKU-1002536002#/learn/announce #coding : utf - 8 import tensorflow as tf import numpy as np # 每次喂入量 BATCH_SIZE = 8 rng = np . random . RandomState ( ) # 32 行 2 列 X = rng . rand ( 32 , 2 ) # 如果x1 + X2 < 1 ，赋值为 1 ，否则赋值为 0 Y = [ [ int ( x1 + x2 < 1 ) ] for ( x1 , x2 ) in X ] print ( "X:\n" , X ) print ( "Y:\n" , Y ) # 定义前向传播过程 , 输入，参数，输出 x = tf . placeholder ( tf . float32 , shape = ( None , 2 ) ) y_ = tf . placeholder ( tf . float32 , shape = ( None , 1 ) ) w1 = tf . Variable ( tf . random_normal ( [ 2 , 3 ] , stddev = 1 ) ) w2 = tf . Variable ( tf . random

Section I: Brief Introduction on RANSAC Linear regression models can be heavily impacted by the presence of outliers . In certain situations, a very small subset of our data can have a big effect on the estimated model coefficients. There are mant statistical tests that can be used to detect outliers. However, removing outliers always requiresour own judgement as data scientists as well as domain knowledge. As an alternative to throwing out outliers, a robust method of regression using the random sample consensus (RANSAC) algorithm, which fits a regression model to a subset of the data, the so

机器学习入门的基础知识，包括常见名词的解释（线性回归、容量、过拟合欠拟合、正则化、超参数和验证集、估计、偏差和方差、最大似然估计、KL散度、随机梯度下降） 欢迎关注我的微信公众号“人小路远”哦，在这里我将会记录自己日常学习的点滴收获与大家分享，以后也可能会定期记录一下自己在外读博的所见所闻，希望大家喜欢，感谢支持！ 1、数值计算基础 计算机求解问题的步骤 ： 1、根据实际问题建立数学模型；（应用数学） 2、由数学模型给出数值计算方法；（计算数学） 3、根据计算方法编制算法程序在计算机上算出结果。 数值问题 ：是输入和输出数据之间的函数关系的一个确定而无歧义的描述。可以理解为：输入和输出均为数据的数学问题。 上溢 ：当大量级的数被近似为无穷大时发生上溢。 下溢 ：当接近零的数被四舍五入为零时发生下溢。 优化 ：改变x以最小化或最大化某个函数f(x)的任务。 目标函数 ：需要最小化或最大化的函数。可描述为： 1 N ⋅ ∑ i = 1 N ∣ y i − f ( x i ) ∣ + 正 则 化 项 \frac{1}{N}\cdot\sum^N_{i=1}|y_i-f(x_i)|+正则化项 N 1 ​ ⋅ i = 1 ∑ N ​ ∣ y i ​ − f ( x i ​ ) ∣ + 正 则 化 项 成本（cost）或损失（loss） ：为了训练模型，我们需要定义一个指标来评估这个模型

线性回归 主要内容包括： 线性回归的基本要素 线性回归模型从零开始的实现 线性回归模型使用pytorch的简洁实现 线性回归的基本要素 模型 为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系。线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系: p r i c e = w a r e a ⋅ a r e a + w a g e ⋅ a g e + b price=w_{area}⋅area+w_{age}⋅age+b p r i c e = w a r e a ​ ⋅ a r e a + w a g e ​ ⋅ a g e + b 数据集 我们通常收集一系列的真实数据，例如多栋房屋的真实售出价格和它们对应的面积和房龄。我们希望在这个数据上面寻找模型参数来使模型的预测价格与真实价格的误差最小。在机器学习术语里，该数据集被称为训练数据集（training data set）或训练集（training set），一栋房屋被称为一个样本（sample），其真实售出价格叫作标签（label），用来预测标签的两个因素叫作特征（feature）。特征用来表征样本的特点。 损失函数 1、 M A E / L 1 + M S E / L 2 MAE / L1 + MSE / L2 M A E / L 1 + M S E / L

问题描述： 想用html5+MSE+Websocket+PHP做视频直播的，搜索一番资料之后MSE这块搞明白了，关于服务端音视频流处理这块搞不懂。有的说用nginx+rtmp做推流服务器，还说用ffmpeg+rtmp处理解编码等等。我想问的是不用rtmp协议，直接用http协议+MSE+Websocket+PHP能实现么，给个大概思路。 来源： CSDN 作者： qq_35162266 链接： https://blog.csdn.net/qq_35162266/article/details/104267243

MSE(Mean Squared Error) l o s s = ∑ ( y − y ^ ) 2 loss = \sum(y-\hat{y})^2 l o s s = ∑ ( y − y ^ ​ ) 2 L 2 − n o r m = ∣ ∣ y − ( x w + b ) ∣ ∣ 2 L2-norm = ||y-(xw+b)||_2 L 2 − n o r m = ∣ ∣ y − ( x w + b ) ∣ ∣ 2 ​ l o s s = n o r m ( y − ( x w + b ) ) 2 loss = norm(y-(xw+b))^2 l o s s = n o r m ( y − ( x w + b ) ) 2 介绍一下各种norm 常用的norm有L1-norm，L2-norm即L1，L2范数。那么问题来了，什么是范数？ 在线性代数以及一些数学领域种，norm的定义是 a function that assigns a strictly positive length or size to each vector in a vector space， except for the zero vector. ——Wikipedia 对于一个p-norm，严格定义是 ∣ ∣ X ∣ ∣ p : = ( ∑ i = 1 n ∣ x i ∣ p ) 1 p ||X||_p

1.首先计算mse。 对于三通道的RGB图像 计算mse的数学表达式是： 转换成代码来写： 2.得到mse后计算PSNR。 转换为代码来写： 或者将像素归一化： 理论上(数学意义上讲两个式子是相等的)，但实际结果是： 两种计算方式的结果不同。原因是如果 中img1-img2的结果为负，那么得到的结果将是ASCII的补码，也就是，如果img1-img2是-2，那么输出将是256-2=254所以导致mse增大，如果img1某个点的像素比img2小，而两者差别又比较大，这个绝对值比较大的负值就会变成一个比较小的正值，mse的结果也会偏小，那么PSNR的值就会偏大。把 上面的式子用下面的式子代替即可解决问题 完整的代码如下： import cv2 as cv import math import numpy as np def psnr1(img1,img2): #compute mse # mse = np.mean((img1-img2)**2) mse = np.mean((img1/1.0-img2/1.0)**2) #compute psnr if mse < 1e-10: return 100 psnr1 = 20*math.log10(255/math.sqrt(mse)) return psnr1 def psnr2(img1,img2): mse = np.mean(