【机器学习】平均绝对误差 （MAE） 与均方误差 （MSE） 有什么区别？
引言 在评估回归模型的性能时，平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）和均方误差（Mean Squared Error, MSE）是两种广泛使用的指标。尽管它们都用于衡量预测值与实际值之间的差异，但在计算方法和应用场景上存在显著差异。本文将详细探讨MAE与MSE的定义、计算方法、优缺点、应用场景以及它们在AI前沿科学研究中的实际应用。 1. 定义与计算方法 1.1 ...
【机器学习】误差总似然
似然（Likelihood）： 在统计学中，似然是指已知一组观测数据的情况下，模型参数的可能性。似然函数是关于模型参数的函数，描述了在给定数据下模型参数的可能性。通常，我们寻找最大化似然函数的参数值，以获得对参数的估计。 误差（Error）： 误差是指预测值与实际值之间的差异。在机器学习中，我们经常关注模型的预测与真实观测之间的误差，以评估模型的性能。 根据前面公式$\varepsi...
【机器学习】误差分析
误差分析是在科学、工程、统计学和机器学习等领域中常用的一种方法，用于评估测量或预测的准确性，并深入了解误差的来源。以下是一些关于误差分析的关键概念： 误差分布（Error Distribution）： 通过分析误差的分布，可以了解误差是如何在样本集中分布的。误差分布的形状可能对模型的性能和准确性提供重要信息。 误差来源分析： 误差分析的一个重要方面是确定误差的来源。这可能包括测量设备的精...
【Python机器学习】神经网络中误差反向传播（BP）算法详解及代码示例（图文解释 附源码）
需要全部代码请点赞关注收藏后评论留言私信~~~误差反向传播学习算法用神经网络来完成机器学习任务，先要设计好网络结构S，然后用训练样本去学习网络中的连接系数和阈值系数，即网络参数S，最后才能用来对测试样本进行预测。在研究早期，没有适合多层神经网络的有效的参数学习方法是长期困扰该领域研究者的关键问题，以致于人们对人工神经网络的前途产生了怀疑，导致该领域的研究进入了低谷期。直到1986年，以Rumel....
吴恩达《机器学习训练秘籍》-误差分析
1.快速构建并迭代第一个系统当你想要构建一个新的垃圾邮件过滤系统时，团队可能会有各式各样不同的想法：收集海量的垃圾邮件作为训练集。例如，设置一个 “蜜罐（honeypot，计算机安全领域又称为诱饵）”，故意地向垃圾邮件系统发送一些虚假邮件地址，以便于能够自动收集到垃圾 邮件系统发送到这些地址的垃圾邮件内容。开发用于理解邮件文本内容的功能。开发用于理解邮件信封或邮件头部特征的功能，据此了解邮件经由....
ML：根据不同机器学习模型输出的预测值+且与真实值相减得到绝对误差对比+误差可视化
输出结果实现代码# -*- coding: utf-8 -*-#ML：根据不同机器学习模型输出的预测值+且与真实值相减得到绝对误差对比+误差可视化#Model_comparison_error_Plot()函数：根据不同模型预测值输出绝对误差对比且可视化def Model_comparison_error_Plot(list_str01,list_str02,list_num00, Xlabel....
AI学习笔记——机器学习中误差分析的几个关键概念
在之前的文章中介绍了经典的机器学习算法，深度学习算法等等，但是在这些算法的应用中有几个非常关键又很容易混淆的概念必须要强调一下。 1、数据分组 机器学习的数据一般会分为 train(训练), development(验证) 和 test(测试) 三个组。有时候可以将development 和 test 合并统称为dev/test set。 train 和 dev/test 在数据量较小的时候可以....
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