MSE均方误差（L2 loss） 1.代码展示MAE和MSE图片特性 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt sess = tf.Session...#计算L2_loss l2_y_val = tf.square(target - x_val) l2_y_out = sess.run(l2_y_val)#用这个函数打开计算图 #计算L1_loss...l1_y_val = tf.abs(target - x_val) l1_y_out = sess.run(l1_y_val)#用这个函数打开计算图 #打开计算图输出x_val，用来画图 #用画图来体现损失函数的特点...x_array, l1_y_out, 'b--', lable = 'L1_loss') plt.plot(x_array, l2_y_out, 'r--', lable = 'L2_loss') 2.MSE...先介绍下sigmoid激活函数的特性： sigmoid函数就是损失函数的输入：a=σ(z) 中的σ()的一种。
背景 拟合非线性函数。 概念 当目标函数是非线性时，比如拟合二次函数，神经网络需要引如激活函数。激活函数是用来加入非线性因素的，解决线性模型所不能解决的问题。...正切函数时非常常见的激活函数，与Sigmoid函数相比，它的输出均值是0，使得其收敛速度要比Sigmoid快，减少迭代次数。相对于Sigmoid的好处是它的输出的均值为0，克服了第二点缺点。...实践 拟合目标函数 y=x^2 + x + 1 import numpy as np import paddle import paddle.nn as nn import paddle.nn.functional...as F from paddle.io import DataLoader, Dataset import matplotlib.pyplot as plt # 模拟数据 x = np.array(...for i, (data, label) in enumerate(loader()): out = net(data) loss = nn.functional.mse_loss
有2种思路理解神经网络：一种是函数方式，另一种是概率方式。函数方式，通过神经网络进行复杂函数的拟合，生成对象的模型。...本文希望通过示例使大家理解神经网络函数拟合能力和神经网络中激活函数的作用， 通过将对象的特征转化为数字，多个特征组成向量，标签也转化为数字，那么训练模型就是在样本数据上，拟合向量到标签的函数。...非线性函数 单层神经网络，用下面的公式描述： ? 在没有非线性函数时， ? ? 将y1代入到y2中， ? ? 那么还是线性变换。...sigmoid 曲线拟合 图中，蓝色曲线是目标函数（ ?...二分类问题，可用(0,1)标签，也可用(-1,+1)标签，而用神经网络模型处理分类问题也可以用函数思想解释，函数描述了多维空间曲面，曲面上的点为（特征1，特征2，....,标签1，标签2，....）
有位同事最近用术语“欠拟合”来指代命名实体识别（NER）模型，该模型缺少应该标记的实体。 我得纠正一下。这实际上并不是欠拟合，但是我明白为何有人会这么想。...那么，对于这个问题而言，什么是不合适的，或者是过度拟合的呢？ 让我们训练一些欠缺数据并拟合过度的模型！ 我们将从使用sklearn的“ make_classification”功能生成数据集开始。...我们得到数据了。 现在，我们将介绍欠拟合和过拟合的定义，然后有目的地选择将数据欠拟合和过拟合的算法。 欠拟合 根据维基百科： 当统计模型无法充分捕获数据的基础结构时，就会发生欠拟合。...让我们拟合数据、寻找乐趣吧！...欠拟合，过拟合，还有计划拟合。 我们有意选择了一个简单的双特征数据集，因此你可以在图表上看到决策边界。
构建拟合模型与初始参数 用mindspore.nn.Dense的方法我们可以构造一个线性拟合的模型： f(x)=wx+bf(x)=wx+b 关于该激活函数的官方文档说明如下： 而这里面的weight...损失函数值越小，代表结果就越好，在我们面对的这个函数拟合问题中所代表的就是，拟合的效果越好。...这里我们采取的是均方误差函数（Mean Square Error，简称MSE）： 均方误差是最常使用的损失函数，因为不管是往哪个方向的偏移，都会导致损失函数值的急剧增大。...总结概要 很多机器学习的算法的基础就是函数的拟合，这里我们考虑的是其中一种最简单也最常见的场景：线性函数的拟合，并且我们要通过mindspore来实现这个数据的训练。...通过构造均方误差函数，配合前向传播网络与反向传播网络的使用，最终大体成功的拟合了给定的一个线性函数。
p=19211 本文用matlab分析疫情数据集。 数据源 我们检查解压缩的文件。...包含: confirmed.csv-确诊病例的时间序列数据 deaths.csv-死亡人数的时间序列数据 recovered.csv-康复人数的时间序列数据 地图上可视化 我们在地图上可视化已确诊病例的数量...=\[0-9\])","remove_"); 让我们使用 geobubble 可视化数据集中的第一个和最后一个日期数据。...labelsK) by\_country{ii}.Active = by\_country{ii}.Confirmed - by_country{ii}.Deaths - figure 拟合曲线...我们可以拟合高斯模型并预测活动案例何时为零吗？ 我使用 曲线拟合工具箱 进行高斯拟合。
回归函数预测实数值，分类函数预测标签 ▌回归损失 1、均方误差，二次损失，L2损失（Mean Square Error, Quadratic Loss, L2 Loss） 均方误差（MSE）是最常用的回归损失函数...MSE是目标变量与预测值之间距离平方之和。 下面是一个MSE函数的图，其中真实目标值为100，预测值在-10,000至10,000之间。预测值（X轴）= 100时，MSE损失（Y轴）达到其最小值。...MSE损失（Y轴）与预测值（X轴）关系图 2、平均绝对误差，L1损失（Mean Absolute Error, L1 Loss） 平均绝对误差（MAE）是另一种用于回归模型的损失函数。...这意味着'logcosh'的作用大部分与均方误差一样，但不会受到偶尔出现的极端不正确预测的强烈影响。它具有Huber Loss的所有优点，和Huber Loss不同之处在于，其处处二次可导。...用有噪声的sinc(x)数据来拟合平滑GBM的示例：（E）原始sinc(x)函数; （F）以MSE和MAE为损失拟合的平滑GBM; （G）以Huber Loss拟合的平滑GBM， = {4,2,1};
回归函数预测实数值，分类函数预测标签 ▌回归损失 1、均方误差，二次损失，L2损失（Mean Square Error, Quadratic Loss, L2 Loss） 均方误差（MSE）是最常用的回归损失函数...MSE是目标变量与预测值之间距离平方之和。 ? 下面是一个MSE函数的图，其中真实目标值为100，预测值在-10,000至10,000之间。预测值（X轴）= 100时，MSE损失（Y轴）达到其最小值。...MSE损失（Y轴）与预测值（X轴）关系图 2、平均绝对误差，L1损失（Mean Absolute Error, L1 Loss） 平均绝对误差（MAE）是另一种用于回归模型的损失函数。...这意味着'logcosh'的作用大部分与均方误差一样，但不会受到偶尔出现的极端不正确预测的强烈影响。它具有Huber Loss的所有优点，和Huber Loss不同之处在于，其处处二次可导。...用有噪声的sinc(x)数据来拟合平滑GBM的示例：（E）原始sinc(x)函数; （F）以MSE和MAE为损失拟合的平滑GBM; （G）以Huber Loss拟合的平滑GBM， = {4,2,1};
问题 如果有一组数据，如何确定他们来自哪个统计分布？ 从数据分析的角度，我们并不想要通过严格的统计方法去找到这个分布，其实 Python 中有一个可以自动拟合数据分布的库 —— distfit 。...这是一个python包，用于通过残差平方和（RSS）和拟合优度检验（GOF）对89个单变量分布进行概率密度拟合，并返回最佳分布。...distfit 简单又好用 # 安装 pip install distfit 常见用法： .fit_transform(): 在经验数据 X 上拟合分布 .summary:获得拟合数据并测试拟合优度的所有分布的分数....predict():预测响应变量的概率 .model：输出分布的最佳参数 .plot(): 绘制最佳的拟合分布 示例 from distfit import distfit import numpy...100,10]) y = [-8,-6,0,1,2,3,4,5,6] dist = distfit(todf=True) dist.fit_transform(X) dist.plot() 输出用于拟合过程的函数列表
查看之前文章请点击右上角，关注并且查看历史消息，谢谢您的阅读支持 机器学习中的预测问题通常分为2类：回归与分类。 简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。...本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。...拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数，这个函数能够很好的拟合现有数据，并且能对未知的数据进行预测。...而反观1，2次多项式的拟合结果，R2反而略微上升了。 这说明高次多项式过度拟合了训练数据，包括其中大量的噪音，导致其完全丧失了对数据趋势的预测能力。前面也看到，100次多项式拟合出的系数数值无比巨大。...人们自然想到通过在拟合过程中限制这些系数数值的大小来避免生成这种畸形的拟合函数。
机器学习中的预测问题通常分为2类：回归与分类。 简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。...本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。...拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数，这个函数能够很好的拟合现有数据，并且能对未知的数据进行预测。...而反观1，2次多项式的拟合结果，R2反而略微上升了。 这说明高次多项式过度拟合了训练数据，包括其中大量的噪音，导致其完全丧失了对数据趋势的预测能力。前面也看到，100次多项式拟合出的系数数值无比巨大。...人们自然想到通过在拟合过程中限制这些系数数值的大小来避免生成这种畸形的拟合函数。
p=19211 本文用matlab分析疫情数据集（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 数据源 我们检查解压缩的文件。...times\_conf\_exChina(:,ii)) >= 100) = ">=100"; gb.LegendVisible = "off"; ---- 点击标题查阅往期内容 Python用RNN...labelsK) by\_country{ii}.Active = by\_country{ii}.Confirmed - by_country{ii}.Deaths - figure 拟合曲线...我们可以拟合高斯模型并预测活动案例何时为零吗？ 我使用 曲线拟合工具箱 进行高斯拟合。...本文选自《matlab用高斯曲线拟合模型分析疫情数据》。
最近我们被客户要求撰写关于疫情数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文用matlab分析疫情数据集 数据源 我们检查解压缩的文件。...包含: confirmed.csv-确诊病例的时间序列数据 deaths.csv-死亡人数的时间序列数据 recovered.csv-康复人数的时间序列数据 地图上可视化 我们在地图上可视化已确诊病例的数量...=[0-9])","remove_"); 让我们使用 geobubble 可视化数据集中的第一个和最后一个日期数据。...length(labelsK) by_country{ii}.Active = by_country{ii}.Confirmed - by_country{ii}.Deaths - figure 拟合曲线...我们可以拟合高斯模型并预测活动案例何时为零吗？ 我使用 曲线拟合工具箱 进行高斯拟合。
p=19211 最近我们被客户要求撰写关于疫情数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文用matlab分析疫情数据集 数据源 我们检查解压缩的文件。...包含: confirmed.csv-确诊病例的时间序列数据 deaths.csv-死亡人数的时间序列数据 recovered.csv-康复人数的时间序列数据 地图上可视化 我们在地图上可视化已确诊病例的数量...=[0-9])","remove_"); 让我们使用 geobubble 可视化数据集中的第一个和最后一个日期数据。...length(labelsK) by_country{ii}.Active = by_country{ii}.Confirmed - by_country{ii}.Deaths - figure 拟合曲线...我们可以拟合高斯模型并预测活动案例何时为零吗？ 我使用 曲线拟合工具箱 进行高斯拟合。
观察散点图发现，身高和体重呈现一定的线性关系，大致的线性关系可以用下面的直线进行拟合： 拟合直线方程为： f(x) = ax + b 其中a和b是待定系数，机器学习的主要工作就是依据给出的经验数据确定...y最接近y值，即预测值与真实值的差值最小，也就是预测值与真实值的偏差最小。 我们前面建立的测试数据子集就是用来度量预测模型的性能，度量方法是计算预测模型在测试数据集上的偏差。...如果用y(test)表示预测模型在测试集上的预测值，那么总偏差表示为： 其中M是预测值与真实值的总偏差，y(test)是预测值，y(test)是真实值。...可以通过微积分的方法得到，把偏差的平方和看作函数，它有a和b两个变量，求这个函数的最小值。 该函数是二元二次函数，分别求变量a和b的偏导函数，令偏导数为0，M取得最小值。...（MSE）约为2.87，说明预测模型与测试数据集有较好的拟合度。
线性回归中的多重共线性与岭回归 深度理解Lasso回归分析 在使用线性回归时，除了遇到以上问题（数据中存在多重共线性、数据维度过高），还会遇到数据并不总是线性的，若此时仍坚持用线性模型去拟合非线性数据，...一般情况下，一组数据由多个变量和标签组成。变量分别与标签存在线性关系，则称他们是线性数据。而任意一个变量与标签之间的需要用三角函数、指数函数等来定义，则称其为"非线性数据"。...这些数据与上面数据不同，都不能由一条直线来进行拟合，也没有均匀分布在某一条线的周围，但右图可以用一条直线将其分开，而左图却不能。...前面有提到使用均方误差对拟合出的多项式进行评估，拟合数据的目的是最小化误差函数，因为误差函数是多项式系数 的二次函数，因此它关于系数 的导数是线性函数，所以误差函数的最小值有一个唯一解，我们记作...根据泰勒级数展开定理可知，任一函数可以用多项式表示，如 同理， 的泰勒展开为 当线性回归的模型太简单导致欠拟合时，我们就可以通过增加特征多项式来让线性回归模型更好的拟合数据。
要拟合两个高斯分布并可视化它们的密度函数，您可以使用Python中的scipy.stats模块来拟合分布，并使用matplotlib来绘制密度函数。...下面我将演示了如何拟合两个高斯分布并绘制它们的密度函数：1、问题背景用Python拟合两个重叠的高斯分布，使用分布函数比使用密度表示拟合效果更好。将拟合结果转换回密度表示时，结果看起来不合理。...，拟合的分布函数和高斯分布都与原始数据吻合得很好。...而核密度估计出的密度曲线也与原始数据吻合得很好，这表明核密度估计方法可以用于估计两个重叠的高斯分布的密度。...这段代码首先生成了两个高斯分布的随机数据，然后使用curve_fit函数拟合高斯函数，最后绘制了原始数据的直方图以及拟合的两个高斯分布的密度函数。您可以根据需要调整参数和绘图样式。
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