该奖励函数由惩罚项、正则化项和任务奖励项构成，涵盖了关节限位、姿态误差、身体位置和旋转等多个方面，确保策略能在模拟环境中有效学习并迁移到真实世界中。...学生策略πstudent的输入为掩码后的命令和本体感知，其训练目标是最小化与Oracle动作的均方误差： 其中 由Oracle策略生成，at为学生策略的输出。...在整个蒸馏过程中，研究者们利用DAgger框架不断更新学生策略，使其逐步逼近Oracle教师策略的行为表现，从而实现高效的策略学习和迁移。...结果显示，HOVER在所有评估指标上均表现出色，尤其在全局身体位置误差Eg-mpjpe、关节角度误差Empjpe等方面领先于其他专家策略。...图6展示了动态模式切换能力：从行走中的ExBody模式切换到H2O模式（手部跟踪），机器人能平滑过渡而无明显抖动。
设定的损失函数为： L(x,g(f(x))) 其中 g(f(x)) 衡量 f(x) 和x的差异，比如均方误差MSE 2....2.1 稀疏自编码器 稀疏自编码器简单地在训练时结合编码层的稀疏惩罚 \Omega(h) 和重构误差： L(x,g(f(x))) + \Omega(h) 其中 g(f(x)) 衡量 f(x) 和x的差异...，比如均方误差MSE 将惩罚项 \Omega(h) 视为加到前馈网络的正则项，这个前馈网络的主要任务是将输入复制到输出（无监督学习的目标），并尽可能地根据这些稀疏特征执行一些监督学习任务（根据监督学习的目标...2.2 去噪自编码器 去噪自编码从改变重构误差入手，先看看公式： L(x,g(f(\tilde x))) 其中 \tilde x 是带有噪声的样本，x是原始无噪样本， g(f(\tilde x)) 衡量...f(\tilde x) 和x的差异，比如均方误差MSE。
现有的图自编码器通常选择MLP作为解码器，由于大多数图形节点特征是连续的向量，MLP的能力不足以从编码结果重建节点特征。 用缩放后的余弦误差作为损失函数来代替MSE。...按比例缩小的余弦误差 不同研究领域的自编码器对重构误差的测量是不同的。...在NLP中，预训练的语言模型以交叉熵误差的形式预测掩码令牌id，而CV中的MAE直接使用均方误差(mean square error, MSE)来预测掩码像素。...GraphMAE直接重建每个被掩盖节点的原始特征，现有的用于节点特征重建的图自编码器使用均方误差(Mean Squared Error, MSE)作为损失函数。...在论文中提到，在训练中MSE如果被最小化到接近于零是难以优化的，这可能不足以进行有意义的特征重构，所以GraphMAE使用余弦误差来衡量重构效果。
模型的评价指标 1.对于回归模型，可以采用均方根误差Root Mean Squared Error作为评价指标，均方根误差亦称标准误差,它是观测值与真值偏差的平方与观测次数比值的平方根。...均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差。标准误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感，所以，标准误差能够很好地反映出测量的精密度。可用标准误差作为评定测量过程精度的标准。计算公式如下： ?...另一方面，在数据采集过程中，有用的信号总是和各种噪声混杂在一起，有时有效信号本身也并不明显、不突出，难于直接识别和利用。因此，在使用采集的信号进行分析之前，需要对信号进行预处理。...不同预测模型可以得到约25-35的均方根误差（RMSE），这意味着预测RUL与实际RUL将有大约25-35个时间步长的误差。 ? 选择不同模型的均方根误差 下一步我们将重点关注H2O深度学习模型。...由于噪声的维度比常规数据高得多；这个过程减少了噪声。 我们使用具有三个隐藏层的H2O自动编码器和以下标准来消除噪声。 消除噪声将均方根误差减少了2个时间步长。 ?
在这里，我们将主要关注ARIMA，用于拟合时间序列数据以更好地理解和预测时间序列中的未来点。 为了充分利用本教程，熟悉时间序列和统计信息可能会有所帮助。...量化我们的预测准确性也很有用。我们将使用MSE（均方误差）来总结我们预测的平均误差。对于每个预测值，我们计算其与真实值的差异并将结果平方。对结果进行平方，在计算总体均值时正/负差不会互相抵消。...y_truth = y['1998-01-01':] # 计算均方误差 mse = ((y_forecasted - y_truth) ** 2).mean() Output 我们的预测均方误差为 0.07...-01':] # 计算均方误差 mse = ((y_forecasted - y_truth) ** 2).mean() print('The Mean Squared Error of our forecasts...is {}'.format(round(mse, 2))) Output 我们的预测均方误差为 1.01 从动态预测获得的预测值产生的MSE为1.01。
数据科学中的哪些基本数学技能很重要？ 有许多好的软件包可用于构建预测模型或数据可视化。...一些最常见的用于描述性和预测性分析的软件包包括： Ggplot2 Matplotlib Seaborn Scikit-learn Caret TensorFlow PyTorch Keras 借助这些软件包...重要的是，在使用这些软件包之前，您必须了解每个软件包的数学基础，这样才能避免将这些软件包仅仅用作“黑匣子”工具。 II．案例：建立多元回归模型 假设我们现在将要建立一个多元回归模型。...我应该使用R2_score，平均平方误差（MSE）还是平均绝对误差（MAE）？ 如何提高模型的预测能力？ 我应该使用正则化回归模型吗？ 哪些是回归系数？ 哪些是截距？...）； 中心极限定理，R2_score，MSE（均方误差），A / B测试，蒙特卡洛模拟… 2、 多变量微积分 大多数机器学习模型都是使用具有多个特征或预测变量的数据集构建的。
“利用Theano理解深度学习”系列分为44个部分，这是第二部分，在第一部分中的算法主要是监督学习算法，在这部分中主要是无监督学习算法和半监督学习算法，主要包括： 利用Theano理解深度学习——Auto...二、Autoencoder的损失函数 定义重构误差的方法有很多种，如传统的均方误差(squared error)L(xz)=∥x−z∥2L\left ( \mathbf{x}\mathbf{z} \right...实际上，如果对于存在一个线性的隐含层，并且使用均方误差作为标准训练网络，则第kk个隐含层节点学到的是将输入映射到前kk个主要成分张成的空间。...在Auto Encoder算法中有如下的结论： 当测试样本与输入样本具有同样的分布时，auto-encoder具有较小的重构误差，但是对于从输入空间中随机选取的样本，通常具有较大的重构误差。...get_hidden_values定义了隐含层的输出，get_reconstructed_input定义了输出层的输出，在函数get_cost_updates中定义了损失函数和对每个参数求偏导及更新的规则
我们还可以使用 fillna() 函数 来确保时间序列中没有缺失值。...量化我们的预测准确性也很有用。我们将使用MSE（均方误差）来总结我们预测的平均误差。对于每个预测值，我们计算其与真实值的差异并将结果平方。对结果进行平方，在计算总体均值时正/负差不会互相抵消。...y_truth = y['1998-01-01':] # 计算均方误差 mse = ((y_forecasted - y_truth) ** 2).mean() Output 我们的预测均方误差为 0.07...-01':] # 计算均方误差 mse = ((y_forecasted - y_truth) ** 2).mean() print('The Mean Squared Error of our forecasts...is {}'.format(round(mse, 2))) Output 我们的预测均方误差为 1.01 从动态预测获得的预测值产生的MSE为1.01。
我们还可以使用 fillna() 函数 来确保时间序列中没有缺失值。...量化我们的预测准确性也很有用。我们将使用MSE（均方误差）来总结我们预测的平均误差。对于每个预测值，我们计算其与真实值的差异并将结果平方。对结果进行平方，在计算总体均值时正/负差不会互相抵消。...y_truth = y['1998-01-01':] # 计算均方误差 mse = ((y_forecasted - y_truth) ** 2).mean() 复制代码 Output 我们的预测均方误差为...-01':] # 计算均方误差 mse = ((y_forecasted - y_truth) ** 2).mean() print('The Mean Squared Error of our forecasts...is {}'.format(round(mse, 2))) 复制代码 Output 我们的预测均方误差为 1.01 复制代码 从动态预测获得的预测值产生的MSE为1.01。
然而，你可能真正想要的是用相似的权重来处理样本，并使用错误度量如相对误差来降低拟合具有最大值的样本的重要性。 ? 实际上，你可以在 R 中使用非线性最小二乘法（nls）等软件包明确地做到这一点。...R 是指 Python 当中的函数，为了真正理解这些函数是如何工作的，我们需要先了解到 Python 的损失函数代码。我们要研究的第一个损失函数是下面定义的均方误差。...我们将对所有不同的损失函数使用相同的度量和优化器。下面的代码定义了损失函数列表，对于第一次迭代，模型使用均方误差。 ? 最后一步是拟合模型，然后评估性能。...房价数据集损失函数的表现 在原始数据集上，在损失函数中应用对数变换实际上增加了模型的误差。由于数据在一个数量级内存在一定的正态分布，这并不令人惊讶。...对于变换的数据集，平方对数误差方法优于均方误差损失函数。这表明如果您的数据集不适合内置的损失函数，自定义损失函数可能值得探索。 下面显示了转换数据集上四种不同损失函数的模型训练历史。
例如，如果自编码器能够成功重构大部分数据，并且重构的输出与输入足够接近，那么它就训练得很好。 检测阶段：将所有数据再次输入到训练好的自编码器中，并测量每个重构数据点的误差。...代码实践 在本节中，将探讨如何使用自编码器来识别长字符串序列中的异常。自编码器是一种强大的神经网络，能够学习数据的压缩表示，并通过重构误差来识别异常。...首先，我们需要对整个数据集进行编码和缩放，然后使用自编码器模型进行预测，最后计算每个样本的均方误差（MSE）。...= scaler.fit_transform(encoded_seqs) # 使用自编码器进行预测 predicted = autoencoder.predict(scaled_data) # 计算均方误差...模型构建与训练：设计并训练了一个包含编码器和解码器的自编码器模型，使其能够学习并重构正常数据模式。 误差分析与异常识别：基于自编码器的重构误差，设定阈值来识别数据中的异常值。
建立回归模型，利用单一和多重特征预测销售额。 同时评估模型并比较各自的得分，如 R2、RMSE 等。...训练集的残差平方和 (RSS) ---> 111450847994430.22 训练集的均方误差 (MSE) ---> 23404209994.630455 训练集的均方根误差 (RMSE)...测试集的残差平方和 (RSS) ---> 29463185193746.86 测试集的均方误差 (MSE) ---> 24738190758.813484 测试集的均方根误差 (RMSE) --...训练集的残差平方和 (RSS) ---> 111451583339598.72 训练集的均方误差 (MSE) ---> 23404364414.02745 训练集的均方根误差 (RMSE) -...R2 分数 ---> 0.7477826893125253 训练集的残差平方和 (RSS) ---> 388701226876489.0 训练集的均方误差 (MSE) ---> 81625625131.56006
“托拉拽”式的模型开发 支持模型的快速部署（用户可以在训练后下载基于Java的POJO和MOJO文件） 支持自动化建模和自动化参数调优 H2O实战练习 大家可以使用在Python或R中引入H2O包的形式进行该工具的使用...但是H2O提供了一个非常好的模型部署流程，它一方面支持用户像sklearn那样将一个模型文件下载到本地，又支持用户进行POJO或者MOJO文件的下载。...一旦通过POJO或者MOJO实现了模型打分UDF函数的编写，模型的打分在集群上就是分布式的，速度会非常快。...这个工具相当于一个图形界面，底层依然是刚刚上面介绍的那些代码，它的好处是可以帮助企业中对于Python或者R语言不太熟悉的业务人员进行快速模型的建立。...后 记 京东数科运营决策团队基于大数据环境，结合丰富的业务场景，利用机器学习专业技术，不断挖掘海量数据中蕴含的丰富信息，我们已将一系列机器学习模型应用到多个领域中，并且坚持在算法深度的道路上持续探索，致力于对未知信息和事件做出更精准预测
这种结构使自编码器能够在没有监督标签的情况下学习数据的有效表示，广泛应用于数据降维、特征提取、异常检测、生成模型等任务。1.2 自编码器的损失函数自编码器的目标是通过最小化重构误差来训练网络。...最常见的重构误差是均方误差（MSE）在某些任务中，还可以使用其他损失函数，如交叉熵损失，用于处理分类问题或稀疏编码问题。2....计算损失：计算原始数据与重构数据之间的误差，常用均方误差（MSE）或者交叉熵作为损失函数。反向传播：根据损失函数的梯度更新网络参数。迭代训练：多次迭代上述过程，直到模型能够较好地重构输入数据。3....forward(self, x): x = self.encoder(x) x = self.decoder(x) return x5.4 训练自编码器我们将使用 均方误差...autoencoder = Autoencoder() # 使用 Adam 优化器optimizer = optim.Adam(autoencoder.parameters(), lr=0.001) # 使用均方误差作为损失函数
深层自动编码器结构示意图 上图中， X 是输入数据，z 是 X 在低维空间的数据表征，X' 是重构得到的数据。根据激活函数的不同，数据从高纬度到低纬度的映射可以是线性的，也可以是非线性的。...PCA 图像重构 计算重构后图像的均方根误差： def my_rmse(np_arr1,np_arr2): dim = np_arr1.shape tot_loss = 0...自动编码器重构后的图像 计算重构后图像的均方根误差： error_ae = my_rmse(image_matrix,X_decoded_ae) 计算可知，均方根误差为12.15。...计算均方误差： error_dae = my_rmse(image_matrix,X_decoded_deep_ae) 多层自动编码器的均方误差为 8.57，性能优于 PCA，提升了 28%。...具有非线性激活的附加层的自动编码器能够更好地捕获图像中的非线性特征。它能够比PCA更好地捕捉复杂的模式和像素值的突然变化。但是它需要花费相对较高的训练时间和资源。
自编码器由两部分组成： 编码器：这部分能将输入压缩成潜在空间表征，可以用编码函数h=f(x)表示。 解码器：这部分能重构来自潜在空间表征的输入，可以用解码函数r=g(h)表示。...△ 自编码器结构 因此，整个自编码器可以用函数g(f(x)) = r来描述，其中输出r与原始输入x相近。 为何要用输入来重构输出？ 如果自编码器的唯一目的是让输出值等于输入值，那这个算法将毫无用处。...在这些情况下，即使只使用线性编码器和线性解码器，也能很好地利用输入重构输出，且无需了解有关数据分布的任何有用信息。...它的输入和输出是相同的，可通过使用Adam优化器和均方误差损失函数，来学习如何重构输入。 在这里，如果隐含层维数（64）小于输入维数（784），则称这个编码器是有损的。...(optimizer='adam', loss='mse') 降噪自编码器： 这里不是通过对损失函数施加惩罚项，而是通过改变损失函数的重构误差项来学习一些有用信息。
在线性回归中，常用的评估指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。...以均方误差为例，可以通过最小化残差平方和来得到参数的估计值。...总的来说，均方误差、均方根误差和平均绝对误差都是常用的评估指标，各有优缺点，实际情况中，要选择合适的指标来评估模型的性能。 4....接下来，定义了一个函数 evaluate_model 来评估模型的性能，并计算了模型在测试集上的均方误差（MSE）。 通过选择不同的自变量组合进行模型拟合，并打印了相应的 MSE 值。...绘制了残差的直方图和残差与预测值的散点图，并计算了模型的均方误差。 通过观察直方图和散点图，可以初步判断残差是否近似于正态分布、是否存在异方差性。根据均方误差的大小，可以评估模型的拟合程度。 8.
从该式可看出，在输入信号和参考响应都是平稳随机信号的前提下，均方误差是权矢量的各分量的二次函数。...该函数图形是L+2维空间中一个中间下凹的超抛物面，有唯一的最低点,该曲面称为均方误差性能曲面，简称性能曲面。 均方误差性能曲面的梯度： ?...令梯度 等于零，可求得最小均方误差对应的最佳权矢量或维纳解 ，解得 }=\boldsymbol{R}^{-1} \boldsymbol{P}w∗=R−1P。...均方误差为： ? 利用最陡下降算法，沿着性能曲面最速下降方向（负梯度方向）调整滤波器强权向量，搜索性能曲面的最小点，计算权向量的迭代公式为： ?...LMS自适应算法直接利用瞬态均方误差对瞬时抽头向量（滤波器系数）求梯度： ? 由此可得传统LMS自适应滤波算法流程如下： ?
我们还可以使用 fillna() 函数 来确保时间序列中没有缺失值。...总体而言，我们的预测与真实值非常吻合，显示出总体增长趋势。 量化我们的预测准确性也很有用。我们将使用MSE（均方误差）来总结我们预测的平均误差。对于每个预测值，我们计算其与真实值的差异并将结果平方。...y_truth = y['1998-01-01':] # 计算均方误差 mse = ((y_forecasted - y_truth) ** 2).mean() Output 我们的预测均方误差为 0.07...-01':] # 计算均方误差 mse = ((y_forecasted - y_truth) ** 2).mean() print('The Mean Squared Error of our forecasts...is {}'.format(round(mse, 2))) Output 我们的预测均方误差为 1.01 从动态预测获得的预测值产生的MSE为1.01。
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