目录前言MSERMSEMAPESMAPEPython程序前言分类问题的评价指标是准确率，回归算法的评价指标是MSE,RMSE，MAE.测试数据集中的点，距离模型的平均距离越小，该模型越精确。使用平均距离，而不是所有测试样本的距离和，因为受样本数量影响。假设：MSE均方误差(Mean Square Error)范围[0,+∞],当预测值与真实值完全吻合时等于0，即完美模型；误差越大，该值越大，模型性
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2023-10-11 07:46:37
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# Python中的均方根权重：一种简单易用的加权平均计算方法
在数据分析和机器学习中，我们常常需要对一组数据进行加权平均，以便更准确地反映数据的重要性。在这方面，均方根（Root Mean Square，RMS）是一种常用的方法，可以帮助我们计算加权平均值。本文将介绍什么是均方根权重，以及如何在Python中实现这一计算。
## 什么是均方根权重？
均方根权重是一种对多个数据点进行加权的计
均方根值（RMS）、均方根误差（RMSE）、各种平均值论文写作中经常需要比较几个算法的优略，下面列举的是一些常用的评估方法。 均方根值也称作为效值，它的计算方法是先平方、再平均、然后开方。比如幅度为100V而占空比为0.5的方波信号，如果按平均值计算，它的电压只有50V，而按均方根值计算则有70.71V。这是为什么呢？举一个例子，有一组100伏的电池组，每次供电10分钟之后停10分钟，也就是说占
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2023-12-06 23:02:39
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一.通用函数:快速的元素级数组函数通用函数(ufunc)是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。我们可以将其看作简单函数（接受一个或多个标量，并产生一个或多个标量）的矢量化包装器。许多通用函数都是简单的元素级变体，如sqrt和exp:arr=np.arange(10)
print(np.sqrt(arr))
print(np.exp(arr))
下表列出了常用的一元ufunc和二元u
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2023-10-15 10:56:48
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## Python均方根的实现
### 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(输入数字列表)
C(计算平方和)
D(除以列表长度)
E(开平方)
F(输出结果)
A --> B --> C --> D --> E --> F
```
### 二、详细步骤
1. 开始
2. 输入数字列表
原创
2023-11-05 11:48:59
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1、通用函数——ufunc（数组函数）numpy包里面有许多的简单函数 一元通用函数np.abs---计算整数、浮点数、复数的绝对值fabs---非负数的绝对值sqrt---元素平方根square---各元素的平方exp---指数e的x次方.. 二元通用函数add(加） subtract（减） multiply（乘） divide（除）floor_divide（丢弃余数的整除）power
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2023-11-16 21:35:51
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目录6.1 平均绝对误差6.1.1 平均绝对误差概念6.1.2 Python代码实现平均绝对误差6.2 均方根误差6.2.1 均方根误差的概念6.2.2 Python代码实现均方根误差6.1 平均绝对误差 有关介绍的网站：https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_absolut
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2023-10-08 14:58:52
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均方根值在物理上也称作为效值，它的计算方法是先平方、再平均、然后开方。比如幅度为100V而占空比为0.5的方波信号，如果按平均值计算，它的电压只有50V，而按均方根值计算则有70.71V。在实际中一组100伏的电池组，每次供电10分钟之后停10分钟，也就是说占空比为一半。如果这组电池带动的是10Ω电阻，供电的10分钟产生10A的电流和1000W的功率，停电时电流和功率为零。那么在20分钟的一个周期
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2024-05-17 10:51:46
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有效值：定义：1、对于电流（或电压）也可以按下述定义，让一个交流电流（电压）和一个直流电流（电压）分别加到阻值相同的电阻上，如果在相同周期内产生的热量相等，那么就把这一直流电流（电压）的数值叫做这一交流电流（电压）的有效值。2、有效值即瞬时值的平方的平均值的平方根，也简称为方均根值。以上两种定义是对任何信号有效的，一定意义上是等效的。应为热量相等（I平方*R）可以推导出均方根(RMS)的计算方式常
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2023-10-20 16:41:05
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在建立模型的损失函数时，直接使用的tensorflow keras自带的MSE函数，传入的是3D张量，但是在训练的过程中，报错ValueError: operands could not be broadcast together with shapes。查了形状方面不匹配，但是我把模型结构图片展示出来，并没有发现形状上有什么不对。考虑到是fit函数训练时出错，新加的代码只有损失那边，由于我的数据
我们今天继续学习一下Numpy库接着前面几次讲的，Numpy中还有一些标准运算 a = np.arange(3)
print(a)
print(np.exp(a))
print(np.sqrt(a)) exp表示求e的幂次方，比如上面看到的，e的0次方为1，e的2次方，2.7几，以此类推我们可以看到，exp就是求e的多少次方而sqrt则表示根号，也就是进行开方运算我
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2023-12-26 15:54:39
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旨在补充原文中的细节代码，并给出文中涉及到的内容的完整代码；在作者所给代码的基础上增加的内容包括： 1)数据探索时画C盘/D盘已使用空间的时序图，并根据自相关和偏相关图判定平稳性，确定了所用模型是采用ARMA或者ARIMA，而不是AR或者MA；2)模型构建构建基于ARIMA或者ARMA的模型，采用AIC/BIC/HQ信息准则对模型进行定阶，确定p,q参数，从而选择最优模型；
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2024-06-18 10:45:55
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1、均方根值（RMS）也称作为效值，它的计算方法是先平方、再平均、然后开方。 2、均方根误差，它是观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根，在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖（最佳）值来代替.方根误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感，所以，均方根误差能够很好地反映出测量的精密度。均方根误差，当对某一量进行甚多次的测量时，取这一测量列真误差的均方根差
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2023-10-20 19:26:00
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# Python均方根误差（RMSE）的科普
