分支语句1.比较运算符1.1 比较运算比较运算是发生在两个同类型数据间的一种操作，比较运算是使用固定的比对规则对两个数据进行比对，如果比较运算式子成立得到结果True,如果不成立，得到结果False1.2 常用比较运算符符号 说明 = = 判断两个操作数的值是否相等，成立为True ! = 判断两个操作数的值是否不相等，成立为True > 判断左操作数是否大于右操作数，成立为True <
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2024-04-11 20:53:34
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机器学习概念：1.有监督学习： 从以标记的训练数据来训练模型。2.无监督学习： 从未标记的训练数据来训练模型。3.泛化能力： 对未知数据的预测能力。4.过拟合： 选择的模型包含参数过多，以至于该模型对于已知数据的预测很好，但对于未知数据预测很差，使得训练误差和测试误差之间差距过大。5.欠拟合： 选择的模型包含参数过少，以至于该模型对于已知数据的预测很差，使得训练误差较大。6.交叉验证： 将训练样本
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2024-09-20 20:09:35
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逻辑回归模型是一个非常经典的算法，其中包含非常多的细节。本文就是总结下我眼中的逻辑回归模型，方便以后有更多的认识后继续修正。一、模型简介Logistic Regression（简称LR）虽然被称为回归，但其实是分类模型，并常用于二分类。LR由于其简单、可并行化、可解释性强深受工业界喜爱，尤其是金融领域。LR模型的本质是：假设数据集服从这个分布，然后用极大似然估计做参数的估计。1.1 Logisti
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2024-10-22 08:02:21
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由于原博客在word里编辑，插入了很多Mathtype公式，而不支持Mathtype，转换格式出现了很多麻烦和排版混乱，故此博客部分采用截图展示。原理程序及结果Python 程序：（1）LMS算法 （2）求MSE 结果：分析图1.1上图是滤波器输入信号，即滤波前含噪声的接收信号x(n)波形，从图中我们可以看出，输入信号中的噪声引起波形的随机性，对于有效信号s(n)的原波形造成了不同程度的波动，要想
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2023-10-02 06:21:00
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之前，我曾写过一个线性模型 ， 该模型用于预测有多少人会在聚会上对RSVP“是”，并且没有发现我的任何自变量与RSVP之间有太大的相关性。 幸运的是，一个月前我在一次聚会上碰到了安东尼奥，他提议看看我到目前为止所做的一切，并向我提供一些有关进步的提示。 他指出的第一件事是我的所有功能都与日期/时间有关，我应该尝试生成一些其他功能。 他建议我从以下内容开始： 有关组织者的信息（量化组织者
支持向量机（SVM）是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。y=wx+b。 B点所在的分割面。任何其他一点，比如A到该面的距离以表示。 上文已经有提到我们的最终目的是最大化最小几何间隔min，那我们怎么找到这个几何间隔呢? 根
# 介绍
随机森林(Random Forest)是一种集成学习(Ensemble Learning)算法，它结合了多个决策树并对结果进行平均或多数表决来提高准确性和鲁棒性。在Python中，scikit-learn库提供了一个易于使用的随机森林模型，可以用于解决各种分类和回归问题。
在本文中，我们将重点介绍如何使用Python中的随机森林模型来训练数据集，并通过计算均方误差(Mean Squa
原创
2024-05-10 06:34:02
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# Python 接入 MSE 的完整指南
接入 MSE（Managed Service Engine）的步骤并不复杂，下面我将为您详细说明流程和每一步需要做的事情。
## 流程概览
以下是实现 Python 接入 MSE 的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------------------ |
| 1 | 创建
# 使用Python实现均方误差（MSE）的科普文章
均方误差（Mean Squared Error，MSE）是统计学中常用的损失函数之一，常用于回归分析中评价模型的性能。MSE衡量的是一个预测数据与真实数据之间的差异，具体来说，就是计算预测值和真实值之间差的平方的平均值。值越小，表示模型的预测越精准。
在本文中，我们将通过Python实现MSE的计算，并探讨其在机器学习领域的重要性。
##
# 如何实现Python的mse包
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何实现Python的mse包。mse（Mean Squared Error）是一种常用的衡量预测模型准确度的指标，它衡量了预测值与真实值之间的平方差的均值。通过计算mse，我们可以评估模型的性能，并进行模型的优化。
## 实现流程
首先，我们来看一下实现mse包的整体流程。以下表格展示了每个步骤的概述。
| 步骤 | 描
原创
2024-01-10 06:45:10
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# 如何在Python中实现均方误差(MSE)
均方误差（Mean Squared Error, MSE）是衡量预测模型性能的一种常用指标，广泛应用于回归问题中。本文将带你了解如何在Python中计算MSE的全过程。
## 流程概述
以下是实现MSE的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# 如何在Python中计算均方误差（MSE）
均方误差（Mean Squared Error，MSE）是机器学习中一种常用的损失函数，它用于评估模型预测值与真实值之间的差异。在这篇文章中，我将指导你如何在Python中计算MSE。我们将分为几个步骤进行，这些步骤将帮助你全面理解MSE的计算过程。
## 流程概述
下面是计算MSE的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
原创
2024-10-10 03:47:26
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# 基于均方误差 (MSE) 的 Python 实现
均方误差 (Mean Squared Error, MSE) 是一种常用的评估模型性能的指标，特别是在回归任务中。它衡量了预测值与真实值之间的差异，越小的 MSE 表示模型的预测能力越好。本文将深入探讨 MSE 的概念，并通过 Python 的简单实现来展示如何计算 MSE。此外，还将展示甘特图和状态图，以便对项目的实现和状态进行更加直观的表
# 使用Python进行均方误差（MSE）计算及其应用
均方误差（Mean Squared Error, MSE）是一种评价回归模型准确性的重要指标。它衡量的是预测值与实际值之间的差异。MSE的数值越小，表示模型的预测能力越强。本篇文章将通过Python代码示例，深入讲解如何计算MSE，同时也为您展示如何用甘特图规划数据分析项目的进度。
## 什么是均方误差（MSE）？
均方误差的计算公式如
# 使用 Python 实现均方误差（MSE）
在机器学习和统计中，均方误差（Mean Squared Error, MSE）是一种常用的评估预测模型准确性的指标。本文将引导你如何用 Python 实现 MSE，且详细讲解每个步骤。
## 流程概述
下面是实现 MSE 的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
gdal在我这报错了，我也不知道为什么，但好歹解决了。报错关键词ERROR 1: PROJ
这个问题爆的有点莫名其妙，代码~环境基本没什么大的变化，好端端就报错了，原先的代码运行了很久才发现，没有结果？摸排了好久都没发现问题。直到pycharm和spyder更新后，总算是发现了报错信息： 之前安装好python+GDAL+‘python gda
Python和Ruby的对比，纠正一些误解
下面是我在看两篇关于Python和Ruby对比的文章时，所作的纠正，原文都是广泛流行的，比较好找。------------------------------------------------------《ruby和python的比较》更正一点事情1、文档、开源项目、库支持，这些东西Ruby不要跟Python比，不是几个数量级的问题，何必貌似并列
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2024-07-23 19:59:58
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在Python3.x的世界里，cmp函数没有了。那么sorted,min,max等需要比较函数作为参数的函数该如何用呢？以min函数的定义为例，有两种重载形式：单参数（一个迭代器）：复制代码 代码如下:min(iterable[, key=func]) -> value多参数（多个待比较内容）：复制代码 代码如下:min(a, b, c, ...[, key=func]) -> val
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2023-09-06 16:04:37
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一、概念CART全称叫Classification and Regression Tree。首先要强调的是CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值只有“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，有分支则相反。这样的决策树等价于递归地二分每个特征。二、CART生成决策树的生成就是递归地构建二叉决策树的过程，对回归树用平方误差最小化准则，对分类树用基尼指数最小化准则，进行特征选择，生成二叉树。三
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2024-04-21 16:18:21
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1、均方误差（L2损失）均方误差(MSE)是最常用的回归损失函数，计算方法是求预测值与真实值之间距离的平方和，公式如下：下图是MSE函数的图像，其中目标值是100，预测值的范围从-10000到10000，Y轴代表的MSE取值范围是从0到正无穷，并且在预测值为100处达到最小。通过数值模拟，平均绝对值误差的形状如下：2、平均绝对值误差（L1损失）平均绝对误差（MAE）是另一种用于回归模型的损失函数。
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2023-12-18 13:00:20
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