神经网络的学习中所用的指标称为损失函数（loss function），一般使用均方误差和交叉熵误差等。均方误差-神经网络的输出，-正确解标签，k-数据的维数。Python代码：def mean_squared_error(y,t):
return 0.5*np.sum((y-t)**2)交叉熵误差 这里，表示，该式只计算对应正确标签的输出y的自然对数。Python代码：def cross_ent
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2024-03-06 12:37:26
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# Python误差函数
误差函数是数学中衡量实际值和理论值之间差异的一种方法。在Python中，我们可以使用多种方法来计算和应用误差函数，包括平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和根均方误差(RMSE)等。这些误差函数在数据分析、机器学习和优化等领域中都具有重要的应用。
## 平均绝对误差(MAE)
平均绝对误差是评估实际值与预测值之间差异的一种方法。它计算了所有预测值和实际值之间的
原创
2023-09-03 10:03:28
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erf的定义 函数erf(x)在数学中为误差函数（也称之为高斯误差函数，error function or Gauss error function），是一个非基本函数（即不是初等函数），其在概率论、统计学以及偏微分方程和半导体物理中都有广泛的应用。 erf的一个应用 erf被用于归一化离群值得分， ...
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2021-09-10 11:48:00
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# 理解与实现误差函数的Python指南
作为一名开发者，了解误差函数对于机器学习和数据分析是至关重要的。误差函数又被称为损失函数，是用来衡量模型预测值与真实值之间差距的函数。本文旨在引导你实现一个简单的误差函数。我们会逐步介绍整个流程，并通过代码演示帮助你理解代码的含义和功能。
## 流程概述
在实现误差函数之前，我们需要清楚整个流程。以下是实现误差函数的步骤概览：
| 步骤 | 描述
在本文中，我们将更深入地研究模型评估和性能指标，以及可能遇到的与预测有关的潜在错误。残差和分类结果在深入研究模型性能和误差类型之前，我们必须首先讨论用于回归的残差和误差，用于分类问题的正负分类以及样本内与样本外测量的概念。关于用于训练，验证或调整预测模型（即您拥有的数据）的数据所涉及的模型，度量或误差的任何引用均称为样本内。相反，通常将引用测试数据度量标准和错误或新数据的内容称为样本外（即，您没有
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2023-09-11 12:04:06
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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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前言基于计算图的反向传播详解一篇中，我们通过计算图的形式详细介绍了构建神经网络需要的层，我们可以将其视为组件，接下来我们只需要将这些组件组合起来就可以实现误差反向传播法。首先我们回顾下神经网络的学习步骤如下：从训练数据中随机选择一部分数据（mini-batch）计算损失函数关于各个权重参数的梯度将权重参数沿梯度方向进行微小的更新重复以上步骤下图为2层神经网络，图中红色表示每层的名称，每层只画了固定
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2024-04-08 19:52:22
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机器学习之误差函数理解1.基本理解2. 误差来源：bias && variance2.1 原理依据2.2 不同模型下的比较2.3 bias3.总结 1.基本理解在机器学习中，我们期望的就是在给出的数据中训练出一个modle,也可以理解为一个函数function，当我们将我们的测试数据输入到这个modle的时候，就可以得到我们预想的结果。然而在我们训练数据的时候，我们就会遇到这个问
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2024-01-01 12:29:41
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损失函数篇
本章的主题是神经网络的学习。
这里所说的“学习”是指从训练数据中
自动获取最优权重参数的过程。
本章中，为了使神经网络能进行学习，
将导
入损失函数这一指标。
而学习的目的就是以该损失函数为基准，
找出能使它
的值达到最小的权重参数。
为了找出尽可能小的损失函数的值，本章我们将
介绍利用了函数斜率的
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2023-10-01 15:43:46
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牛顿-科特斯公式，龙贝格求积算法
9 数值积分9.1 引言在数学分析中，最基本的方法便是Newton-Leibniz公式\[\int_a^bf(x)dx=F(x)|_a^b=F(b)-F(a)
\]然而这种方法对于原函数难以求出的函数（或者根本没有初等函数形式的原函数）来说，计算其积分值过于困难。在实际应用中，我们并不需要精确求出定积分的值，而是要求计算
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2023-10-22 08:32:31
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Matlab中本身有Q函数，即qfunc() [3]其反函数是qfuncinv()y = qfuncinv(x)返回q函数的值为x的q函数的参数。输3 4 5y2 .
原创
2022-06-10 00:15:31
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误差扩散法在数据处理中经常碰到, 尤其是用于图象处理中, 降低色彩的深度. 下面三张图, 图1 是 256 级灰度过度, 图 2 是简单的将图一按就近原则, 转换成了 16 级灰度. (直接把 8bit 灰度的后 4bit 砍掉) 图3 是将图 1 用误差扩散的方法转换成 16 级灰度. 图一图二图三 很明显, 同是 16 色, 但是图三的效果明显好于图二. 其原因是使用的误差扩散算法. 顾名思义
文章目录mathcmathstatisticsrandomfractionsdecimal math提供了一些基础的计算功能，下列表达式默认from math import *，输入输出均为一个数字。常见函数三角函数cos, sin, tan, acos, asin, atanatan2(x,y)=双曲函数cosh, sinh, tanh, acosh, asinh, atanh幂函数exp,
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2023-07-30 13:13:08
235阅读
模型描述例子波士顿房价预测使用到的变量：m:数据集的数量x:表示输入特征y:输出的目标预测变量（x,y）：一个训练样本（x(i),y(i)）：第i个训练样本机器学习目标是通过输入训练集，再通过机器学习算法，输出一个函数，通过这个函数实现提供输入变量返回输出变量。 线性拟合函数（单变量线性回归）对于房价预测，减少现实房价与预估房价之间的差的平方和的大小（
原创
2022-07-05 09:25:31
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# Java中的逆误差函数（Inverse Error Function）科普
逆误差函数（Inverse Error Function，简称“erfinv”）是一种在数值分析和统计学中常用的数学函数。它的主要用途是用来解决一些涉及正态分布和概率问题的方程。在许多科学和工程领域，逆误差函数也经常用于数据分析和随机过程的模拟。
## 什么是误差函数？
在深入逆误差函数之前，我们首先来了解一下误
均方误差MSE (L2 Loss)均方误差（Mean Square Error，MSE）是模型预测值f(x) 与真实样本值y 之间差值平方的平均值，其公式如下MSE的函数曲线光滑、连续，处处可导，便于使用梯度下降算法，是一种常用的损失函数。 而且，随着误差的减小，梯度也在减小，这有利于收敛，即使使用固定的学习速率，也能较快的收敛到最小值。对离群点比较敏感，受其影响较大。如果样本中存在离群点，MSE
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2024-01-19 15:07:39
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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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模型描述例子波士顿房价预测使用到的变量：m:数据集的数量x:表示输入特征y:输出的目标预测变量（x,y）：一个训练样本（x(i),y(i)）：第i个训练样本机器学习目标是通过输入训练集，再通过机器学习算法，输出一个函数，通过这个函数实现提供输入变量返回输出变量。 线性拟合函数（单变量线性回归）对于房价预测，减少现实房价与预估房价之间的差的平方和的大小（
原创
2022-07-05 09:26:29
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HskErf函数前言由于毕设的数学推导中涉及了 函数，关于其他函数的渐近计算推导见链接类指数级数（指数积分函数的变体）数值计算算法的C++实现。反正闲得无聊，虽然知道这种函数肯定有现成的轮子了，然而我是情报弱者。再加上最后我的算法是要在 C++ 平台上进行实现的，不如自己造一手轮子。注意1：因为我的场景只涉及 的情形，所以只针对这种情况进行了考虑。事实上，根据对称性 ，直接用 注意2：这里我
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2023-12-14 13:09:18
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问题：如何实现数字“5”的识别？O(∩_∩)O~ &n
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2023-06-20 09:17:47
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