参考链接：第一步：使用正则化线性回归进行曲线拟合import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import io
from scipy import optimize as opt
"""
利用最简单的正则化的线性回归函数学习bias与varience
"""
#1.读取数据
dt = io.loadmat("E:\
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2023-10-10 00:03:49
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最后不知道你们用的什么环境，我一般都是用的Python3.6环境和pycharm解释器，没有软件，或者没有资料，没人解答问题，都可以免费领取（包括今天的代码），过几天我还会做个视频教程出来，有需要也可以领取~给大家准备的学习资料包括但不限于：Python 环境、pycharm编辑器/永久激活/翻译插件python 零基础视频教程Python 界面开发实战教程Python 爬虫实战教程Python
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2024-09-12 20:06:12
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绪论（更新时间2021/3/14—13:25）误差理论绝对误差： 准确值为x，近似值为x*，则 x-x为近似数x的绝对误差或简称误差绝对误差界： 如果|x-x*|≤η，则称η为近似值x的绝对误差界或简称误差界相对误差： 称 为近似值x的相对误差.在实际问题中常取 为近似值x*的相对误差.相对误差界： 如果,则称δ为近似值x*的相对误差界.有效数字定义若x的某一近似值x的绝对误差界是某一位的半个单位
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2024-09-02 11:11:45
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数值计算的误差来源模型误差：数学模型与实际问题之间的误差截断误差（方法误差）：近似解与精确解之间的误差舍入误差：由于计算机字长有限与计算过程而产生的误差主要讨论截断误差与舍入误差误差绝对误差：\(x\)为准确值，\(x^{*}\)为近似值，称\(e^{*}=x^{*}-x\)为近似值的绝对误差，简称误差误差限：误差绝对值的一个上界，就是根据测量工具或计算情况估计出误差的绝对值不超过的某个整数\(\
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2024-05-28 20:58:38
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# Python相对误差的计算方法
## 概述
在实际开发中，我们经常需要计算两个数之间的误差，以评估它们的接近程度。相对误差是一种常用的误差度量方法，用于衡量一个数与另一个数之间的相对差异。本文将介绍如何在Python中实现相对误差的计算方法，并帮助你理解其背后的原理。
## 相对误差的定义
相对误差是一个数与另一个数之间的差异除以另一个数的绝对值的比值。它通常用公式表示为：
![相对误差
原创
2023-08-11 15:03:04
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# Python中的相对误差：理解误差的重要性
在科学计算和数据分析中，理解相对误差是非常重要的。相对误差可以帮助我们评估计算结果与真实值之间的差距，以及结果的可靠性。本篇文章将介绍相对误差的概念，并通过Python代码示例进行演示。
## 什么是相对误差？
相对误差是指测量值或计算值与真实值的差异与真实值的比例。它通常用百分比表示，定义公式如下：
\[
\text{相对误差} = \fr
原创
2024-08-08 15:30:15
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U1-绝对误差和相对误差有效数字和绝对误差以及相对误差之间是可以相互转换的。 有效数字转绝对误差1/2*10^m-n 有效数字转相对误差=绝对误差/近似值 绝对误差转有效数字=已知m-n与m的值求n 绝对误差转相对误差除近似数即可 相对误差转有效数字:p是x的近似数 p=p1p2p3p4p5 * 10^-n (p1!=0) 若相对误差小于等于5/p1 * 10^-n，即至少有n位有效数字遇到多个近
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2024-09-06 13:25:18
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问题 的相对误差为2%，那么相对误差是多少？解答先看定义。假设是真值，其有误差数值形式为:取绝对值之后，当时，总有（构造一个关于函数为两者之差,，在区间上导数总为正值、最小值为0而可证明），所以，取上限估计相对误差：, 任取大于2的整数的值，显然相对误差远大于 。 这种基于导数的方法似乎是错的。为什么呢？请自己思考吧。以下为编辑器残留信息欢迎使用Markdown编辑器写博客本Markdown编辑器
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2024-06-08 22:36:01
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模型预测效果评价，通常用相对/绝对误差、平均绝对误差、均方误差、均方根误差等指标来衡量。1）绝对误差与相对误差 设 表示实际值， 表示预测值，则称 有时相对误差也用百分数表示。 以上是一种直观的误差表示方法。 2）平均绝对误差（MeanAbsoluteError, MAE）：
：平均绝对误差。：第 个实际值与预测值的绝对误差。：第 个实际值。：第 3）均方误差（Mean
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2024-02-04 09:49:29
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在数据分析和建模中，求平均相对误差（Mean Relative Error, MRE）是评估预测模型性能的重要指标。MRE 体现了预测值与实际值之间的相对差异，这对于理解模型的准确性以及在特定应用场景下的可行性至关重要。
## 背景定位
在数据科学领域，MRE 的重要性不可忽视。它有助于量化模型的准确性，并通过具体数值的方式表达与真实值的偏差。以下是 MRE 的权威定义：
> **平均相对误
# 在Python中添加求相对误差的方法
## 引言
在科学计算和数据分析领域，我们经常需要评估测量值和理论值之间的差异。相对误差是一种常用的评估方法之一，它可以帮助我们判断测量值与理论值之间的差异是否在可接受范围内。在Python中，我们可以通过添加自定义函数来计算相对误差，本文将介绍如何在Python中添加求相对误差的方法，并给出相应的代码示例。
## 什么是相对误差
相对误差是用来衡量测
原创
2024-01-03 12:19:45
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1.erf误差函数介绍 erf 是误差函数，它是高斯概率密度函数的积分。 性质：2.erf误差函数在matlab中实现 erf函数在matlab里面可以直接作为内置函数使用。erf(0)与下面式子等价：syms s f
f=exp(-s^2);
err=double(2/sqrt(pi)*int(f,0,0))3.erf误差函数在python中实现 语法：math.erf(var) 使用：impo
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2023-07-03 21:12:04
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常见的机器学习&数据挖掘知识点Basis(基础)：SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和)SAE(Sum of Absolute Error, 绝对误差和)SRE(Sum of Relative Error, 相对误差和)MSE(Mean Squared Error, 均方误差)RMSE(Root Mean Squared Error, 均方根误差)RRSE(Roo
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2024-02-28 22:55:34
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梯度下降要找到某个函数的最小值，就是沿着该函数的梯度的负方向寻找。若寻找某函数最大值，则沿着梯度方向找。那么梯度下降数学表示：：步长或叫学习率，：是函数关于w的导数梯度上升数学表示：上述某函数可以理解成最小二乘问题（线性回归和非线性）的损失函数，均方误差损失表示为：对于凸函数可以使用最小二乘法求解最优点，过程是求关于w的导数，使导数等于0即可对于梯度下降法则需要迭代N次，每次将wi带入上式中求得w
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2023-10-12 21:56:19
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一、说明马哈拉诺比斯距离（Mahalanobis Distance）是一种测量两个概率分布之间距离的方法。它是基于样本协方差矩阵的函数，用于评估两个向量之间的相似程度。Mahalanobis Distance考虑了数据集中各个特征之间的协方差，因此比欧氏距离更适合用于涉及多个特征的数据集。Mahalanobis Distance可以应用于各种机器学习算法中，如聚类分析、分类算法和异常检测。
计算方法一、绪论绝对误差 = 准确值 - 近似值()相对误差 = 绝对误差 / 准确值绝对误差限 = |绝对误差|，相对误差限 = |相对误差|是绝对误差限，且关于有效数字位数相关的计算，记住以下三个公式先将x转换为再做几道题练习一下即可。病态问题1.要使用数值稳定的算法 2.要避免两个相似数相减 eg. 3.绝对值太小的数不宜作除数 4.避免大数吃小数二、插值1.拉格朗日插值 ，也可以不用
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2023-12-08 09:50:25
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```mermaid
erDiagram
DEVELOPER ||--o| BEGINNER : Teach
```
```mermaid
sequenceDiagram
DEVELOPER->>BEGINNER: Explain the process
BEGINNER->>DEVELOPER: Ask questions
DEVELOPER->>BEGINNE
原创
2024-06-26 05:59:48
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## Python 平均相对误差实现流程
为了帮助小白开发者实现 Python 平均相对误差，我们将按照以下流程进行：
```mermaid
flowchart TD
A[获取输入数据] --> B[计算绝对误差]
B --> C[计算相对误差]
C --> D[求和相对误差]
D --> E[求平均相对误差]
E --> F[输出结果]
```
##
原创
2023-08-26 14:55:03
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算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它规定了解决问题的运算序列。 不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣通常使用3个参数来衡量：空间复杂度、时间复杂度以及逻辑结构复杂程度（《算法语言.计算方法》）。 科学计算是指应用计算机处理科学研究和工程技术中所遇到的数学计算。在科学计算中，
第2章 端到端的机器学习项目写在前面工具python3.5.1，Jupyter Notebook, Pycharm回归问题的性能指标均方根误差（RMSE）：$\sqrt {\frac{1}{m} \sum\limits_{i=1}^m ( h(x^{(i)}) - y^{(i)} ) ^2}$，对应$l_2$范数。平均绝对误差（MAE）：$\frac{1}{m} \sum\limits_{i=1}
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2023-11-15 17:07:52
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