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[ [[7,8,9],[2,8,6],[2,6,3]],] 对于第一个列表中的每个向量，我希望提取每个列表中的向量的最小距离(MSE)的路径。例如，对于第一个列表中的第一个元素，我应该获得以下路径： [1,2,3] -> [2,6,3] -> [1,7,3] 在索引方面： [0,2,1] 我应该为第一个列表中<
浏览 13提问于2019-02-26得票数 1
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我有一个线性方程Ax = b，我试图用Python中的纸浆来最小化(Ax)^2。A的尺寸是(1000,500)，b是(1000，)。到目前为止，我已经尝试过：mse = pulp.LpProblem("Example_Problem", LpMinimize) cat='Integer&#x
浏览 4提问于2018-07-26得票数 0
我有一个字典，它的结构如下： MSE = {}MSE[2] = {}MSE[1][2] = 3MSE[2][1] = 4MSE[2][2] = 7MSE
浏览 30提问于2020-12-24得票数 0
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我有这些奇怪的结果，当玩交叉验证时，我会非常感谢有任何意见。
简单地说，在使用交叉验证(CV)进行回归(最小二乘)时，我的均方误差(MSE)比我用来生成数据的“地面真相权重”要低。但是，请注意，我计算的是噪声数据(生成的数据+噪声)上的MSE，因此对于噪音级别超过0的情况，MSE值为0不会被期望。奇怪的是，在高噪音的情况下，通过交叉验证的
浏览 0提问于2020-07-06得票数 6
我感谢帮助segmented.lm (或任何其他函数)在本例中找到明显的断点：model.lm = segmented(lm(y~x,data = data),seg.Z = ~x, psi = NA)Solve.default中的误差(交叉(X1)，交叉(x1，y1))：系统是计算奇异的:倒数条件数= 1.51417e-20
如果我改变
浏览 1提问于2014-07-30得票数 2
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我是回归的新手，我用matlab编写了一个非常简单的代码，它使用lasso函数，看看我是否理解lasso的MSE是如何计算的。但我得到的mse与lasso的输出不同。我可能错过了什么，如果这里有人能告诉我哪里错了，我会很感激的。在计算MSE时，我使用了以下链接中的公式：
这是我写的matlab代码：close all;
% Checking las
浏览 1提问于2018-09-13得票数 1
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我在R中使用glment包进行回归，我使用cv.fit<-cv.glmnet(x,y,...)进行交叉验证，并使用cvfit$lambda.min获得最佳的lambda。但是我也想得到对应的MSE(均方误差)。有人能帮我弄到吗？
浏览 9提问于2014-06-03得票数 4
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python中有没有多项式或线性回归函数，哪个误差函数是平均绝对误差？Sklearn使用MSE，但由于数据中的噪声具有正态分布，我想使用MAE来最小化。之后，我还需要一个数学函数(系数)。
浏览 3提问于2021-01-04得票数 0
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追加列表、数组、矩阵
、、、
为了学习Python/NumPy，我用Python2.7.11编写了我20年前的SAS IML论文。该方法涉及在外环内具有多个环路的蒙特卡洛模拟。我已经通过一个简单的例子获得了成功。如果我打印一个报表，我想要一个这样的表(分隔符可以是空格)1421 7 1184 3因此，我可以在每个MSE列中选择最小的MSE</
浏览 1提问于2016-08-05得票数 1
我是python的新手。我做了一个列表(mean1)，假设输出是， 2411 如何将这些单独拆分的项分组到一个组(数组)中？我的目的是通过比较数字(2，3，4，5)及其索引来找出最小值。(因此，最小值为2，索引应为0)。这是我的代码： for i in range(0,151): for e in eval_indices:
浏览 26提问于2021-10-10得票数 0
很长一段时间以来，我一直使用这个小小的“算法”在python2.7中将东西抓取到网格中：它将输出：[0,32]
在32x32网格(或任何我想要的大小)上，本质上将其抓取到最接近的位置。现在，我已经升级
浏览 0提问于2018-03-30得票数 1
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有些帖子推荐，但是否有更简单的方法(例如，将图像转换为NumPy数组并使用枕头方法)？
浏览 10提问于2022-09-28得票数 0
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R中的分段回归
、、
我有两个变量，A和B，如果在分段回归中建模，这两个变量是显着相关的。该模型有两个部分。问题是，在图中，这两个线段并没有以它们应该的方式相互连接:它们在断点处形成了一个“鼻子”。我在Stackoverflow上的其他帖子中看到，正确绘制分段回归的问题似乎很普遍。下面是A和B的数据帧：1 0.04545455 1.33 0.13636364 1.6
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浏览 3提问于2018-03-07得票数 0
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我了解到，回归树是通过分割一个节点来构建的，这样标签/输出变量的MSE在两个结果节点中的每一个都被最小化。我对此有两个问题：
1.)对最优分裂的搜索是否甚至依赖于输入变量？通过对两个子集的穷尽搜索，可以最小化MSE，这两个子集将每个子集中标签的MSE最小化。不需要了解输入变量。如果是这种情况，那么如何设置即将到来的实例的决策规则，并对其
浏览 0提问于2019-09-04得票数 3
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游戏不会加载图像
、、、
bck = "C:\Python27\Lib\site-packages\back.jpg"mouse_c=pygame.image.load(mse)/2
screen.blit(mo
浏览 1提问于2014-02-05得票数 1
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在遗传编程的帮助下，我正在构建一个回归模型。测试数据是从一组24个数据点中随机抽取的，没有替换。该模型是使用遗传编程技术建立的，因此当我最小化由GP树中的节点数量正则化的训练RMSE时，特征的数量、建模框架等都会发生变化。
模型是不是不适合？或者我应该最小化<em
浏览 1提问于2012-07-16得票数 3
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我正在尝试使用三边测量来找出用户与信标位置的距离。我有一个均方误差函数，我试图用非线性最小二乘最小化它，但我得不到正确的结果。任何帮助都是非常感谢的。代码如下。def mse(self, user_pos, positions, distances): for pos, dist in zip(positions, distances):
distance = great_circle((user_pos[0], us
浏览 23提问于2018-01-25得票数 0
在采用元启发式算法的聚类分析中，许多算法都具有最优均方量化误差(MSE).例如，在和中。
我对结果很困惑。他们告诉我们，他们使用了MSE作为目标函数。但是他们已经报告了欧氏距离簇内和的结果值。K-表示最小化集群内平方和(WCSS) (来自wiki) .当在计算MSE时使用欧几里德距离时，我找不到WCSS和MSE之间的区别。在K-的情况下，WCSS被最小化，如果我们在元启发式算法中使用相同的M
浏览 0提问于2015-02-28得票数 3
如何在最小化损失的同时设置约束？我试图用约束损失最小化均方误差损失，但约束是增加的，而不是decreasing.then。我试图只最小化约束，然后抛出以下错误。self.sobelx.weight.data.squeeze().squeeze() loss_msenn.MSELoss()(x,y)
loss_constrain=torch.matmul(sobel
浏览 35提问于2021-01-23得票数 0
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我创建了一个函数来计算对数函数的参数。
我的目标是预测遵循对数函数的数据点的未来结果。但最重要的是，我的算法比整个数据点更适合最后的结果，因为预测才是最重要的。)：C=np.arange(0.0 1，1，step =0.0 1)a=np.arange(0.0 1，1，step =0.0 1)b=np.arange( 0，1，step =0.0 1) min_mse，0，0，0对于np.array(np.meshgrid(C，a，b))
浏览 0提问于2019-02-06得票数 1
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