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ML知识整理

CE：Categorical Cross Entropy 多目录交叉熵 BCE：Binary Cross Entropy 二分类交叉熵 在二分类中：类型为1时，越靠近1，loss值越小；同理0也如此 MSE：均方误差 ，均方误差（MSE）是各数据偏离真实值 差值的平方和 的平均数

单变量线性回归的三种评价方法

一、平均绝对误差（MAE） 即：Mean Absolute Error，是指每个样本的真实值与与预测值的差的绝对值，再求和，再求平均，其公式如下： 二、均方误差(MSE) 即：Mean Square Error,是指每个样本的真实值与预测值的差的平方，再求和，再求平均，其公式如下： 三、均方根误差（RMSE） 即：Root Mean Square Error

均值、方差、标准差、协方差、均方差、均方误差是些啥

均值 均值是表示一组数据集中趋势的数量，指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。是反映数据集中趋势的一项指标。 在统计工作中，均值和标准差是描述数据资料集中趋势和离散程度的两个最重要的度量值。 均值包括：算术平均值、几何平均值、调和平均值、加权平均值、平方平

HBU省赛选拔——7-8 均方误差

给定一个长度为N的序列A, 求 输入格式: 输入一个整数n(2<=N<=3×10​5)，接下来输入n个整数, 代表序列A(∣A​i​​∣<=200)的值. 输出格式: 输出r的值 输入样例: 3 2 8 4 输出样例: 56 样例解释 思路 核心思想 大佬代码 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; co

自查自纠 | 线性回归，你真的掌握了嘛？

线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，是机器学习最基础的算法之一。学习框架模型建立线性回归原理进入一家房产网，可以看到房价、面积、厅室呈现以下数据：将价格和面积、厅室数量的关系习得为：使得, 这就是一个直观的线

均方误差损失函数

假设我们的模型是二维平面的线性回归模型：  ，对于这个模型，我们定义损失函数为MSE，将得到如下的表达式：   下面我们试着通过概率的角度，推导出上述的MSE损失函数表达式。 在线性回归模型中，我们最终希望对于输入  进行线性组合得到值Y，考虑到输入带有噪声的情况的表达式如下： 为了使