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yとyhatの間の誤差を比較したいと思います。 yは、移動平均モデルの係数である既知の値を使用して生成されます。 yhatが、係数の推定値を使用して生成される。出力がどのくらい近いかを示す統計情報は何ですか？機械学習の論文では、標準偏差と平均二乗誤差がパフォーマンスメトリックとして見られました。しかし、私はこの例でこれらをどのように適用できるのか理解できません。どんな指導も非常に役に立ちます。あり

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ニューラルネットワークで学習率を選択

ニューラルネットワークを構築しました。重み更新ステップで平均誤差のquadratiqurは、私は問題が何であるかを知らない mean error quadratic 1 = 1.2 mean error quadratic 1 = 0 mean error quadratic 1 = 0 mean error quadratic 1 = 0 mean error quadratic 1

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ケラスよりも悪い結果を得る1

ケラス1.2.0を使って同じコード（同じデータを使って）を実行した後、両方のコードでケラス2.0.3ケラスはTensorFlowバックエンドを使用していますが、私はsklearnモデル選択のために、そしてデータを読むためのパンダ。 keras 2.0.3とkeras 1.2.0を使用して42のMSE（平均二乗誤差）を得たときに私は驚いた。誰かがなぜこれが起こっているのかを私に説明することはできます

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コバルトポートのメディアソースとプログレッシブメディア

コバルトのポートは現在、YouTubeでライブストリームを再生できません。私はいつも "再生エラー"ページを受け取ります。調査の結果、HTMLMediaElement :: LoadResourceでは、常にLoadProgressiveを呼び出そうとしていますが、linux-x11ポートは常にLoadMediaSourceを呼び出すようです。設定がありませんか？私は関連する場合、デバッグログ

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VP9のEDGEブラウザでのWEBMビデオのサポート

EDGEは、ブラウザ構成でMSEのVP9を有効にすることにより、最新バージョンのVP9コーデックをサポートしていることがわかりました。私はそれをやってみましたが、それはうまくいかず、このタイプのビデオファイルがサポートされていないというエラーが表示されます。私はEDGEブラウザでURLを開始しました。これはブラウザでVP9がサポートされていないと同時に、YouTube動画がWebMvp9コーデ

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ノーマル仮定ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークのデータまたは誤差に関する正規の仮定があるかどうかは疑問です。私は回帰のためにニューラルネットワークを使用しています。私はターゲットデータを標準化しただけでなく、ログを変換しましたが、データはまだ正常ではありません。私は費用関数としてMSEを使用しています。非正常入力と非正常ターゲットデータでマルチレイヤパーセプトロンを使用し、MSEをコスト関数として使用することで、私は仮

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ローカリゼーションの問題でMSEをどのように計算すればよいですか？

私はマルチビームRFIDリーダの位置報告の平均二乗誤差を計算したいと思います。私は8つのタグを使用しました。それらは私が正確に知っている固定位置にありました（あなたはコード内にそれらを見つけるでしょう）。私はViusal StudioのRFIDリーダーでタグの位置をローカライズして測定し、データを保存しました。私はMatlabにデータをインポートしてグラフにプロットしました。ローカライゼーション

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KerasでカスタムMSE損失関数を書く

私はKerasでConvNetをノイズ除去するイメージを作成しようとしています。私自身の損失関数を作成したいと思います。私はそれが入力として騒々しいイメージを取り、出力としてノイズを得ることを望みます。この損失関数はMSEの損失によく似ていますが、私のネットワークは入力ノイズの多い画像から雑音ではなくクリーンな画像を除去することを学びます。私は自分自身が、私でそれを作るしようとした：私はYでノ

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GBMの精度を計算する方法

gbm（）関数を使用してモデルを作成しましたが、精度を求めています。ここに私のコードです： df<-read.csv("http://freakonometrics.free.fr/german_credit.csv", header=TRUE) str(df) F=c(1,2,4,5,7,8,9,10,11,12,13,15,16,17,18,19,20,21) for(i in F)