H20在中表示,回归gbms的特征拆分是基于平方误差的减少。
这个平方误差是基于节点残差,即(resid - mean resid)^2,还是真实的响应,即( response - mean response)?我用的是伽马/泊松分布。
在伽马/泊松的情况下,损失就是偏差,那么为什么要使用平方误差呢?
在压缩和信息论中,源的熵是源符号所能传递的平均信息量(以位为单位)。非正式地说,如果我们确定一个事件的结果,那么熵就会变小。
J. Principe, D. Xu, and J. Fisher, “Information theoretic learning,” in Unsupervised Adaptive Filtering, S. Haykin, Ed. New York: Wiley, 2000, vol. I, pp. 265–319.
熵(Shannon和Renyis)作为目标函数而不是均方误差,被应用于学习中。
我的问题是
最小误差熵的基本原理是什么?当熵最大时,我们能对信
我已经写了一个反向传播MLP神经网络,我希望当误差小于或等于0.01时停止训练
我的数据集已经被分成60%的训练数据,20%的验证数据和20%的测试数据。
我的训练和验证的主循环如下:
while (continueTraining) {
for (int i = 0; i < trainingDataSet.size(); i++) {
neuralNetwork.train(trainingDataSet.get(i));
}
double error = 0;
for (int i = 0; i < validationDat
嗨,我是Matlab的新手,我很难理解均方误差背后的逻辑。我已经得到了一个信号,我可以生成它并计算出信号的SNR,有没有办法找到原始信号和SNR信号之间的均方误差?
% Number of Samples.
n = 1:512;
% Given Signal
signal = exp(-5*(n-250).^2/100000).*cos(pi*(n-250)/6);
% Range of SNR
Snr = 30:-5:-10
% Calculate and display MSE between the original signal and noisy signal
?
我正在尝试理解卡尔曼滤波器的最佳性。根据维基百科的说法:“从理论上我们知道,卡尔曼滤波器在以下情况下是最优的: a)模型与真实系统完美匹配,b)输入噪声是白色的,c)噪声的协方差是确切已知的。”但是这种最佳性意味着什么,我如何测试它呢?
我在卡尔曼滤波器上找到了学生daves的例子,并开始测试它。我通过改变卡尔曼滤波器估计的噪声参数来做到这一点。我通过取估计误差的均方根对结果进行排序,并期望在噪声方差与真实噪声参数匹配时获得最佳结果。我错了。为什么会这样呢?
下面是我在测试中使用的matlab代码(从Student Daves示例修改而来)
% written by StudentDave
%
我复制了示例。
该示例试图提高RMSE (更低->更好)。
我有限的理解是,CatBoost将试图在幕后最小化LogLoss。在这个例子中,较低的LogLoss似乎与较低的均方根相关。
RMSE on validation datset when 0 harmful objects from train are dropped: 0.25915746122622113
RMSE on validation datset when 250 harmful objects from train are dropped: 0.25601149050939825
RMSE on validati