1 误差平方和(SSE The sum of squares due to error)：¶
举例:(下图中数据-0.2, 0.4, -0.8, 1.3, -0.7, 均为真实值和预测值的差)在k-means中的应用:公式各部分内容:上图中: k=2SSE图最终的结果,对图松散度的衡量.(eg: SSE(左图)<SSE(右图))SSE随着聚类迭代,其值会越来越小,直到最后趋于稳定:
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2024-01-31 12:16:38
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辅助记忆：模型可以看成是范围有限的某个参数空间（二维的参数空间是平面），训练的过程就是在这个空间中寻找一点，简单的模型空间范围有限，复杂的模型空间范围更大，更可能包含我们寻找的目标函数。目录一些不成体系的文字误差（Bias）的结论方差（Variance）的结论误差 v.s. 方差应对方法一些不成体系的文字一般地，训练模型在测试数据上的误差主要来源于两个方面，一个是模型的误差（bias），另一个是模
1、概念SSE(和方差、残差平方和)MSE(均方误差)：Mean squared error，该统计参数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值，也就是SSE/n，和SSE没有太大的区别。RMSE(均方根误差)：Root mean squared error，该统计参数，也叫回归系统的拟合标准差，是MSE的平方根。SSR(回归平方和)：Sum of squares of the regress
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2023-11-19 12:07:34
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# Python 误差平方和实现教程
## 1. 事情流程
下面是实现"python 误差平方和"的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| -------- | -------- |
| 步骤一 | 导入必要的库 |
| 步骤二 | 定义真实值和预测值 |
| 步骤三 | 计算误差 |
| 步骤四 | 计算误差平方和 |
## 2. 具体实现步骤
### 步骤一：导入必要的库
首先，我
原创
2024-04-26 07:26:49
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逻辑回归为什么使用交叉熵而不用均方差？或者说逻辑回归的损失函数为什么不用最小二乘？下面主要从两个角度进行阐述：从逻辑回归的角度出发，逻辑回归的预测值是一个概率，而交叉熵又表示真实概率分布与预测概率分布的相似程度，因此选择使用交叉熵从均方差(MSE)的角度来说，预测值概率与欧式距离没有任何关系，并且在分类问题中，样本的值不存在大小比较关系，与欧式距离更无关系，因此不适用MSE1、损失函数的凸性（使用
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2024-10-09 15:46:43
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# 教你实现误差平方和（Sum of Squared Errors, SSE）计算
在机器学习或数据分析中，误差平方和（SSE）是用来评估模型预测与实际结果之间差异的重要指标。今天，我将指导你如何用Python实现误差平方和的计算。以下是完整的流程和具体步骤。
## 流程概述
我们将通过以下步骤来实现误差平方和的计算，具体流程如下：
```markdown
| 步骤 | 描述
在数据分析和机器学习领域，残差平方和（Residual Sum of Squares，RSS）是一个重要的指标，它用于衡量模型的拟合程度。本文将围绕“残差平方和R语言”这一主题展开，详细记录过去遇到的问题和解决的过程。
## 问题背景
在使用R语言进行线性回归模型分析时，我经常需要计算残差平方和，以了解模型的拟合效果。最近一次分析项目中，出现了一些意想不到的错误，导致残差平方和的计算结果异常。
# Python误差平方和方法（SSE）的概述
误差平方和（Sum of Squares Error，SSE）是一种用于评估模型预测效果的常用方法。它通过计算模型预测值与实际值之间的差异，来量化模型的性能。SSE越小，说明模型的预测效果越好。在本文中，我们将深入探讨误差平方和方法，并通过Python代码示例来说明其使用。
## 什么是误差平方和？
SSE是指所有预测值与实际值之间误差的平方的
原创
2024-09-27 06:27:12
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# R语言中的线性回归与残差平方和
在统计学和数据分析中，线性回归是一种非常常用的技术，用于建立自变量与因变量之间的关系。在R语言中，使用`lm()`函数可以方便地进行线性回归分析。本文将重点介绍残差平方和的概念及其在回归分析中的重要性，并附上相应的R代码示例。
## 什么是残差平方和？
在进行线性回归分析时，我们需要计算模型的性能。这里的“性能”通常可以通过残差平方和（Sum of Squ
# 理解R语言线性回归平方和
线性回归是统计学中常用的一种分析方法，用于描述自变量和因变量之间的线性关系。在R语言中，我们可以使用lm()函数来进行线性回归分析。在进行线性回归分析时，一个关键的指标是残差平方和，也称为平方误差和。残差平方和是残差的平方之和，用来衡量观测值与拟合值之间的差异程度。本文将介绍如何在R语言中计算线性回归平方和。
## 线性回归平方和的计算公式
在线性回归中，我们通
原创
2024-06-28 05:00:43
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方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。下面我们主要从下面四个方面来解说：实际应用理论思想操作过程分析结果一、实际应用在科学实验中常常要探
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2024-06-21 06:47:33
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importmatplotlib.pyplot as plt
importnumpy as np
importscipy as sp
fromscipy.stats importnorm
fromsklearn.pipeline importPipeline
fromsklearn.linear_model importLinearRegression
fromsklearn.preprocess
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2023-09-16 19:48:36
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# Python计算误差平方和的函数
误差平方和（Sum of Squared Errors，SSE）是数据分析中常用的一种衡量方法，用于评估模型预测的准确性。它计算的是实际值与预测值之间的差异的平方和，通常在回归分析、时间序列预测和机器学习模型评价中发挥重要作用。在这篇文章中，我们将介绍如何在Python中计算误差平方和，并给出相关的代码示例。
## 什么是误差平方和？
在统计学中，误差平
# 使用R语言计算预测的残差平方和
在机器学习和统计建模中，评估模型的效果是非常重要的一步。常用的评估指标之一是残差平方和（Residual Sum of Squares，RSS），它衡量了预测值与真实值之间的差距。本文将教你如何在R语言中计算预测的残差平方和。
## 整体流程
下面是使用R语言计算残差平方和的整体流程，我们将逐步进行每一步的详细讲解。
| 步骤 | 描述 |
|-----
循着这篇博客找了很多博客看；受益匪浅，说一下自己的理解。首先，决定系数R2是对于线性模型来说的。由于我是在预测数据集上进行计算，所以产生了R2是用在训练数据集还是预测数据集上的困惑。首先，在训练数据集上，R2应该是（我的理解，可能不太对，望指正）用来衡量线性模型在训练数据集上的拟合程度，这时候SST=SSE+（具体可到可知乎或者其他博客查看），所以0<R2<1（其实也只有这时
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2023-10-08 16:19:45
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# R语言求矩阵偏差平方和的简单介绍
在数据分析和统计建模中，偏差平方和（Sum of Squared Deviations，SSD）是一个重要的概念。它衡量了一组数据点与其均值之间的偏差程度。在本篇文章中，我们将通过R语言来计算矩阵的偏差平方和，并提供代码示例以便读者更好地理解。
## 什么是偏差平方和？
偏差平方和是每个数据点与均值之间差值的平方和。具体来说，假设我们有一个数据集，其均值
最小平方误差准则函数最小平方误差准则函数(MSE, Minimum Squared-Error) 准备知识 模式识别：是指利用计算机自动地或有少量人为干预的方法把待识别模式加以分类，即划分到模式类中去。 统计模式识别方法：又称决策论方法，采用特征向量表示模式。以样本在特征空间中的具体数值为基础。 线性判别函数是在特征提取完成之后，在特征空间对模式进行分类的方法之一。它既是统计模式识别中的一个重要的
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2024-06-05 06:06:28
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线性回归线性回归简洁的说就是将输入项分别乘以一些常量，再将结果加起来，得到输出。 求解回归系数：选择使得平方误差最小的W(回归系数)。 平方误差可以写作： ∑i=1m(yi−xTiw)2 用矩阵表示还可以写做
(y−Xw)T(y−Xw)。如果对W求导，得到
XT(Y−Xw),令其等于0，解出W如下：
w^=(XTX)−1XTy w上方的hat标记表示这是当前可以估计出的w的最优解。
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2024-05-03 13:55:24
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最近想画误差图（也有人叫误差条、误差棒……等等），就像下图这种，点代表平均值，上下长条线的范围代表标准差。查到python的matplotlib.pyplot.errorbar函数可以画这种图，但是该函数里有各种参数，简单上网查了一下，发现别人用该函数时只是简单的用了几个参数，而至于各参数怎么用也不说清楚，本以为强大的CSDN会有该函数的详细讲解，但搜了一下没搜到……就去乌班图系统里查了一下。打开
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2023-08-10 12:48:42
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# 项目方案：残差平方和计算
## 项目背景
在统计学和机器学习中，残差平方和是一个重要的概念，用于衡量实际观测值与预测值之间的差异。在R语言中，我们可以使用各种函数和方法来计算残差平方和。本项目旨在提供一个完整的方案，以便在R语言中计算残差平方和。
## 解决方案
### 数据准备
首先，我们需要导入R中的相关库，以及准备用于计算残差平方和的数据。假设我们有一组自变量X和一个因变量Y。我们可
原创
2024-01-12 08:12:44
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