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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Last updated on 2020-3-12…本篇是上一篇《python特征工程篇》的一个子集，由于内容较多而单独出一篇。(»原文链接)特征选择特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。多维特征一方面可能会导致维数灾难，另一方面很容易导致过拟合，因此需要做降维处理，常见的降维方法有 PCA，t-SNE(计算复杂度很高)。比赛中使用PCA效果通常并不好，因为大多数特征含有缺
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2023-10-11 16:40:40
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均方误差（MSE）是一种常用的回归模型评估指标，反映了模型预测值与真实值之间的差异。在本文中，我将通过“均方误差python函数”的实现过程，逐步展示如何将其设计、优化及应用，重点围绕几个核心部分展开。
### 业务场景分析
在实际的机器学习工作中，精确评估模型的性能至关重要。均方误差作为一种直观且易于计算的指标，通常被广泛应用于回归分析中。随着企业数据量的不断增加，如何在海量数据中快速且准确
成本函数（cost function）也叫损失函数（loss function），用来定义模型与观测值的误差。模型预测的价格与训练集数据的差异称为残差（residuals）或训练误差（test errors）。 我们可以通过残差之和最小化实现最佳拟合，也就是说模型预测的值与训练集的数据最接近就是最佳拟合。对模型的拟合度进行评估的函数称为残差平方和（residual sum of square
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2023-09-15 23:58:40
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# Python中的均方误差函数：理解与应用
在机器学习和统计学中，均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）是一种广泛使用的评估指标，尤其在回归问题中尤为重要。它反映了预测值与实际值之间的差异，帮助我们判断模型的性能。本文将介绍均方误差的概念及其在Python中的实现，并给出代码示例，帮助大家更好地理解这一指标的使用。
## 什么是均方误差？
均方误差是用来度量预测值和真
原创
2024-08-24 05:59:26
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# Python 被调方class调用调用方class的函数实现
作为一名经验丰富的开发者，我将会教会你如何实现“Python 被调方class调用调用方class的函数”。在本文中，我将详细介绍整个实现流程，并提供每一步所需的代码和相应的注释。
## 实现流程
下面是实现这个功能的流程图：
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
t
原创
2024-01-02 10:47:16
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本文先从统计基础的卡方分布、卡方检验说起，之后再到卡方分箱的理解就比较容易，最后是利用Python如何实现卡方分箱。1.卡方分布定义： 设随机变量，，，…，相互独立，且(i=1,2,3,…,n)服从标准正态分布N(0,1),则他们的平方和服从自由度为n的分布。分布示意图如上图，df自由度越小，分布就越向左倾斜，随着自由度逐渐增大，分布趋近于正态分布。2.卡方统计量统计量：表示观测值频数，表示期望值
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2024-04-18 22:08:48
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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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# Python查看三方库的函数
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要使用各种各样的三方库来完成我们的开发工作。了解如何查看三方库的函数是非常重要的，因为这可以帮助我们更好地理解和使用这些库。在本文中，我将向你介绍如何使用Python来查看三方库的函数。
## 流程
下面是查看三方库函数的整个流程，我们将按照这个流程逐步进行操作。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
|
原创
2023-08-14 04:55:46
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卡方检验是一种用途广泛的假设检验方法，它属于非参数检验方法。用于比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。思想是比较理论频数和实际频数的吻合程度。设 $X_1, X_2, dots ,X_n$ 是来自总体$N(0,1)$的样本,则称统计量$$mathcal X^2=X_1^2 + X_2^2+ dots +X_n^2$$服从自由度为$n$的$chi^2$分布,记为$math
# Python高斯函数拟合与R方
## 引言
在数据分析和机器学习中，我们经常需要对数据进行拟合，以找到最适合数据的函数模型。而高斯函数是一种常用的函数模型，它可以描述很多现实世界中的数据分布。本文将介绍如何使用Python对数据进行高斯函数拟合，并计算拟合结果的R方值。
## 高斯函数简介
高斯函数，又称为正态分布函数或钟形曲线，可以用以下公式表示：
$$
f(x) = \frac{1}{
原创
2024-01-16 07:10:06
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# Python获取函数调用方对象
在Python中，我们经常会遇到需要获取函数调用方对象的情况。这个对象可以帮助我们了解函数是如何被调用的，以及调用方的相关信息。本文将介绍如何使用Python获取函数调用方对象，并提供一些示例代码来帮助理解。
## 什么是函数调用方对象？
在Python中，每个函数都有一个内置的属性`__call__()`，它是一个方法，用于调用函数。当我们使用函数名后面
原创
2023-12-02 05:53:46
257阅读
matplotlib具有强大的绘图功能，但是语句琐碎，每次使用都需要一句一句书写未免太过麻烦。本文根据平时绘图经验总结了常用绘图函数，可以直接使用，非常方便import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']#用于正常显示中文
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2024-04-09 13:23:53
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卡方分布若个互相独立的随机变量，均服从标准正态分布，则这k个随机变量的平方和构成一个新变量，这个新变量服从分布。其概率密度函数为所以对分布而言，其自由度是一个不可避免的参数，一般称之为自由度，在chisquare中就是其输入参数df。import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
for i,df in z
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2023-07-08 13:32:51
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说明java.util.function包是Java 8增加的一个新技术点"函数式接口"，此包共有43个接口。这些接口是为了使Lamdba函数表达式使用的更加简便，当然你也可以自己自定义接口来应用于Lambda函数表达式。Lambda是Java 8 的最大特点，本文对此并没有进行详解。本文还应用了Java 8的另一个特点“引用方法”(引用方法是用的冒号“::”来进行方法的调用)，有兴趣的Frien
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2024-07-29 14:58:40
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# 如何实现 Python 打印函数上游调用方
作为一名经验丰富的开发者，我将会教您如何在 Python 中实现打印函数的上游调用方。这对于在调试程序时定位问题非常有帮助。
## 流程图
```mermaid
pie
title 打印函数上游调用方
"编写函数" : 20
"获取调用方信息" : 30
"打印调用方信息" : 50
```
## 具体步骤
原创
2024-02-28 06:24:09
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前言 有很多统计推断是基于正态分布的假设，以标准正态分布变量为基石而构造的三个著名统计量在实际中有广泛的应用，这是因为这三个统计量不仅有明确背景，而且其抽样分布的密度函数有显式表达式，它们被称为统计中的“三大抽样分布”。这三大抽样分布即为著名的卡方分布，t分布和F分布。卡方分布（Chi-squared Distribution）卡方分布的基本描述
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2023-12-23 22:50:19
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1.函数参数# 1.位置参数：调用函数时，传入的值需要按照位置顺序传入
# 实例：求x的n次方
def xPowN(x,n): # 传入的值按照x,n的位置顺序传入
s = 1
while n > 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
print("2的5次方的值为：",xPowN(2,5))
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2024-04-16 16:20:03
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第三方库，是一个总称，里面有各个模块，而具体使用的函数是模块里的。
库包含多个模块， 每个模块里包含多个函数。import AAAA 就是引用AAAA这个库,这个库里的模块函数都可以用，只是要在前面加个AAAA.bbbb.function()在Ipython中，这样用不行会报错，要用哪个模块就只能用下面的.from AAAA import bbbb &nb
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2023-07-03 21:03:10
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# 使用Python生成卡方分布随机数
卡方分布（Chi-square distribution）是一种重要的概率分布，广泛应用于统计检验和数据分析。尤其在假设检验中，如卡方检验，它用来判断观测频率与理论频率之间的差异是否显著。接下来，我们将介绍如何使用Python生成卡方分布随机数，并进行简单的数据可视化。
## 什么是卡方分布？
卡方分布是一种非负的连续概率分布，它依赖于自由度（degr
原创
2024-08-14 05:53:46
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