RMSE（RootMeanSquareError）均方根误差衡量观测值与真实值之间的偏差。常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。MSE（MeanSquareError）均方误差MSE是真实值与预测... 来自： 敲代码的quant的博客 两种损失函数的性质异常值MSE对异常值敏感，因为它的惩罚是平方的，所以异常值的loss会非常大。MAE对异常之不敏感，不妨设拟合函数为常数，那么MSE就相当于所有数据的均值（列出loss对c求导即可）... 来自： qishi的博客 先举一个“恐怖”的例子，直观的感受一下样本不平衡问题：你根据1000个正样本和1000个负样本正确训练出了一个准确率（precison，下同）90%召回率（recall，下同）90%的分类器，且通过实... 来自： songhk0209的博客 回归评价指标SSE、MSE、RMSE、MAE、R-Squared前言分类问题的评价指标上一篇文章已讲述，那么回归算法的评价指标就是SSE、MSE，RMSE，MAE、R-Squared。下面一一介绍：一... 来自： faithmy509的专栏 前言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。下面一一介绍均方误差（MSE）MSE（MeanSquaredError）叫做均方误差。看公式这里... 来自： skullFang的博客 平均绝对误差MAE（meanabsoluteerror）和均方根误差RMSE（rootmeansquarederror)是衡量变量精度的两个最常用的指标，同时也是机器学习中评价模型的两把重要标尺。那两... 来自： 南淮北安的博客 RMSERootMeanSquareError,均方根误差是观测值与真值偏差的平方和与观测次数m比值的平方根。是用来衡量观测值同真值之间的偏差MAEMeanAbsoluteError，平均绝对误差是绝... 来自： cape的博客 MSE:MeanSquaredError均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值;MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。MSE=1N∑t=1N... 来自： 教育数据挖掘小小子的专栏 https://discussions.youdaxue.com/t/r-2/6582?u=beibei19890724波士顿房价预测首先这个问题非常好其实要完整的回答这个问题很有难度，我也没有找到一... 来自： duxinyuhi的专栏 对于回归预测结果，通常会有平均绝对误差、平均绝对百分比误差、均方误差等多个指标进行评价。这里，我们先介绍最常用的3个：平均绝对误差（MAE）就是绝对误差的平均值，它的计算公式如下：MAE(y,y^)=... 来自： laugh12321的博客 target=[1.5,2.1,3.3,-4.7,-2.3,0.75]prediction=[0.5,1.5,2.1,-2.2,0.1,-0.5]error=[]foriinrange(len(tar... 来自： llx1026的博客 RMSE均方根误差（RootMeanSquareError）MSE均方误差（MeanSquareError）MAE平均绝对误差（MeanAbsoluteError）MAPE平均绝对百分比误差（Mean... 来自： 藏知阁 作者 mezod，译者 josephchang10如今，通过自己的代码去赚钱变得越来越简单，不过对很多人来说依然还是很难，因为他们不知道有哪些门路。今天给大家分享一个精彩...... 来自： qq_33570092的博客 MSE: Mean Squared Error均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值;MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。RMSE均方误差... 来自： sowhat 统计相关系数简介统计学的相关系数经常使用的有三种:皮尔森（pearson）相关系数和斯皮尔曼（spearman）相关系数和肯德尔（kendall）相关系数.皮尔森相关系数是衡量线性关联性的程度，p的一... 来自： ruthy的博客 统计相关系数简介  由于使用的统计相关系数比较频繁，所以这里就利用几篇文章简单介绍一下这些系数。 相关系数：考察两个事物（在数据里我们称之为变量）之间的相关程度。 如果有两个变量：X、Y，最终计算出的... 来自： 女王的code 点击蓝色“GitHubDaily”关注我加个“星标”，每天下午 18:35，带你逛 GitHub！作者 | SevDot来源 | http://1t.click/VE8Web 开发中几乎的平台都需要一... 来自： 南木的博客 本博客记录工作中需要的linux运维命令，大学时候开始接触linux，会一些基本操作，可是都没有整理起来，加上是做开发，不做运维，有些命令忘记了，所以现在整理成博客，当然vi，文件操作等就不介绍了，慢... 来自： Nicky's blog 我本科学校是渣渣二本，研究生学校是985，现在毕业五年，校招笔试、面试，社招面试参加了两年了，就我个人的经历来说下这个问题。这篇文章很长，但绝对是精华，相信我，读完以后，你会知道学历不好的解决方案，记... 来自： 启舰 MAE：平均绝对误差(mean absolute error)，对应位置差值的绝对值之和clear;clc;% mean absolute error% smap is saliency map% g... 来自： 一千零一夜的博客 最近翻到一篇知乎，上面有不少用Python（大多是turtle库）绘制的树图，感觉很漂亮，我整理了一下，挑了一些我觉得不错的代码分享给大家（这些我都测试过，确实可以生成）one 樱花树 动态生成樱花效... 来自： 碎片 衡量线性回归法的指标：MSE, RMSE和MAE举个栗子：对于简单线性回归，目标是找到a,b 使得尽可能小其实相当于是对训练数据集而言的，即当我们找到a，b后，对于测试数据集而言，理所当然，其衡量标准... 来自： weixin_33749242的博客 开篇明义，dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不... 来自： 雨石 RMSE(rootmeansquareerror)均方根误差单纯统计误差的值。 MAPE(meanabsolutepercentageerror)平均百分比误差存在一个和原始数据相比较的过程。 准确率... 来自： ge_nious的博客 mse(a) ----------------------------函数等价于sum(a.^2)/lenght(a);MSE和RMSE都是网络的性能函数。MSE是（神经）网络的均方误差，叫"Mean... 来自： qq_18343569的博客 1、MSE预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值2、RMSE均方根误差；MSE的平方根；是观测值与真值偏差的平方和观测次数m比值得平方根；是用来衡量观测值同真值之间的偏差。3、MAE平均绝对误差；... 来自： lili安的博客 中国麻将：世界上最早的区块链项目最近区块链这个玩意又被市场搞的很是火热，相信大部分人都不太清楚这玩意到底是怎么样的一个概念，它来了，它来了，它到底是啥~ 国家都开始发文支持了，下面是一个通俗易懂的例子... 来自： gao_chun 个人理解：FTRL是针对LR学习器，设计了一种独特的梯度下降更新方法从LogisticRegression到FTRLLogisticRegression在LinearRegression的基础上，使用... 来自： ningyanggege的博客 阅读本文大概需要 2.3333 分钟。前方高能，每一个程序员看完，你不笑死个人，你来找我，我自己看了好几遍，反正笑的停不下来，太特么有才了。1. 公司实习生找 Bug2....... 来自： stormzhang的专栏 SSE(和方差、误差平方和)：ThesumofsquaresduetoerrorMSE(均方差、方差)：MeansquarederrorRMSE(均方根、标准差)：Rootmeansquarederr... 来自： 骆驼分析师的博客 # -*- coding:utf-8 -*-from loadMovieLens import *import math'''评测指标RMSE:均方根误差MAE:平均绝对误差'''def getRMS... 来自： 大狗博客 一、百度百科上方差是这样定义的：看这么一段文字可能有些绕，那就先从公式入手，对于一组随机变量或者统计数据，其期望值我们由E(X)表示，即随机变量或统计数据的均值，然后对各个数据与均值的差的平方求和，最... 来自： Leyvi_Hsing的博客 SAD（Sum of Absolute Difference）=SAE（Sum of Absolute Error)即绝对误差和 SATD（Sum of Absolute Transformed Di... 来自： 家家的专栏 1、均方根值（RMS），有时也称方均根、效值。英语写为:Root Mean Square（RMS）.美国传统词典的定义为：The square root of the average of squar... 来自： 满城风絮 三四月份投了字节跳动的实习（图形图像岗位），然后hr打电话过来问了一下会不会opengl，c++，shador，当时只会一点c++，其他两个都不会，也就直接被拒了。 七月初内推了字节跳动的提前批，因为... 在博主认为，对于入门级学习java的最佳学习方法莫过于视频+博客+书籍+总结，前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中，至于总结在于个人，实际上越到后面你会发现学习的最好方式就是阅读参考官方文档其次... 由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性，所以就有一些读者经常问我，数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢？，说实话，这个问题我不知道要怎么回答你，主要取决于你想学习到哪些程度，不过针对这个问题，... 大学四年，看课本是不可能一直看课本的了，对于学习，特别是自学，善于搜索网上的一些资源来辅助，还是非常有必要的，下面我就把这几年私藏的各种资源，网站贡献出来给你们。主要有：电子书搜索、实用工具、在线视频... 不要再问我python好不好学了 我之前做过半年少儿编程老师，一个小学四年级的小孩子都能在我的教学下独立完成python游戏，植物大战僵尸简单版，如果要肯花时间，接下来的网络开发也不是问题，人工智能也... 在数据结构和算法中，排序是非常重要的一环，并且排序也是渗透编程的方方面面。 你或许在写一个sql的order by按照某组进行排序，又或者你在刷一道题时候、常常遇到贪心+自定义排序求解的思路... Python 是一种代表简单思想的语言，其语法相对简单，很容易上手。不过，如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃，那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点，并... 这是自己写的有关python语言的一篇综合博客。 只作为知识广度和编程技巧学习，不过于追究学习深度，点到即止、会用即可。 主要是基础语句，如三大控制语句（顺序、分支、循环），随机数的... 昨天，有网友私信我，说去阿里面试，彻底的被打击到了。问了为什么网上大量使用ThreadLocal的源码都会加上private static？他被难住了，因为他从来都没有考虑过这个问题。无独有偶，今天笔... 王树义读完需要18分钟速读仅需6分钟悄悄告诉你几个窍门。1 痛苦做科研，不能不读论文。但是，我见过不少研究生，论文都读得愁眉苦脸的。这其中，自然有因为拖延的关系。例如教授布置了2周后讨论论文，你原本可... 欢迎来到“Python进阶”专栏！来到这里的每一位同学，应该大致上学习了很多 Python 的基础知识，正在努力成长的过程中。在此期间，一定遇到了很多的困惑，对未来的学习方向感到迷茫。我非常理解你们所... 1）该文章整理自网上的大牛和相关专家无私奉献的资料，具体引用的资料请看参考文献。 2）本文仅供学术交流，非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应。如果某部分不小心侵犯... Idon’t know what that dream is that you have, I don't care how disappointing it might have been as y... 作为一名Java工程师，由于工作需要，最近一个月一直在写NodeJS，这种经历可以说是一部辛酸史了。好在有神器Visual Studio Code陪伴，让我的这段经历没有更加困难。眼看这段经历要告一段... 11月8日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会、中国互联网协会、可信区块链推进计划联合主办，科技行者协办的2019可信区块链峰会将在北京悠唐皇冠假日酒店开幕。 　　区块链技术被认为是继蒸汽机、... Hacker（黑客），往往被人们理解为只会用非法手段来破坏网络安全的计算机高手。但是，黑客其实不是这样的，真正的“网络破坏者”是和黑客名称和读音相似的骇客。 骇客，是用黑客手段进行非法操作并为己... 网易云音乐是音乐爱好者的集聚地，云音乐推荐系统致力于通过 AI 算法的落地，实现用户千人千面的个性化推荐，为用户带来不一样的听歌体验。 本次分享重点介绍 AI 算法在音乐推荐中的应用实践，以及在算法... shell简介：shell是一种脚本语言，可以使用逻辑判断、循环等语法，可以自定义函数，是系统命令的集合 文章目录shell脚本结构和执行方法shell脚本中date命令的用法 shell脚本结构和执... qq_39048976： [reply]ningyanggege[/reply] 还有就是显卡控制面板--》帮助--》系统信息--》组件下的NVCUDA.DLL显示是10.2.95是不是我只能装10.2的cuda呢还是一下都行？

运行GPU出现CUDA_ERROR... ningyanggege： [reply]qq_39048976[/reply] 当时我没有深入研究 个人觉得最重要的是版本匹配。

运行GPU出现CUDA_ERROR... qq_39048976： 博主你好，我也遇到你这种问题啦 我Cuda10.0 cudnn也是按照官网下的，这个找的是啥原因吗

环境变量空格符号带来的坑 qq_44589977： 怎么解决？？