问题标签 [mean-square-error]
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matlab - 如何使用 Matlab 快速获得均方误差？
我不知道这是否可能，但让我解释一下我的问题
想象一下我有下面的数组
现在我要计算的内容如下
我可以用一个循环来做这个，但我想知道是否有任何快速的方法。
matlab - 使用 imresize 进行缩小/放大操作后图像的尺寸差异
我用 0.25 的比例调整了图像的大小，然后使用 4 的比例放大了它。
我想计算两者之间的均方误差imageOriginal，imageGenerated因此它们必须具有相同的高度 x 宽度值。但是在缩小和放大操作之后，图像大小会因为分割而略有变化。
例如;
的大小imageOriginal 为 4811 x 6449，大小imageGenerated为 4812 x 6452
如何进行缩小和放大操作以使imageGenerated大小相同imageOriginal以计算它们之间的均方误差？
r - 如何知道随机森林生成的回归模型好不好？（MSE 和 %Var(y)）
我尝试使用随机森林进行回归。原始数据是一个218行9列的数据框。前 8 列是分类值（可以是 A、B、C 或 D），最后一列 V9 的数值可以从 10.2 到 999.87。
当我在一个训练集上使用随机森林时，它代表原始数据的 2/3 并且是随机选择的，我得到了以下结果。
我不知道高方差百分比是否意味着模型好。另外，由于 MSE 很高，我怀疑回归模型不是很好。关于如何阅读上述结果的任何想法？他们的意思是模型不好吗？
python - Numpy中的均方误差？
numpy中是否有计算两个矩阵之间的均方误差的方法？
我试过搜索但没有找到。它是在不同的名称下吗？
如果没有，你如何克服这个？您是自己编写还是使用不同的库？
r - 如何进行迭代方差分析并从 R 中的 lm 对象中提取均方值
我有一个数据集，其中有 18 个人口。每个种群中有几个个体，每个个体都有一个“颜色”调用。我只想在以人口为主要因素的单向方差分析中一次比较两个人口，以获得成对的 MS-within 和 MS-among。
我知道如何使用以下代码从综合方差分析中提取 MS：
首先产生受试者间 MS (PopColor$Pop)，然后分别产生受试者间 MS (残差)：
- 有没有一种方法可以创建一个循环来在所有人群之间进行所有成对的单向方差分析，然后提取 MS 之间和内部？
- 然后，我想将每个比较中的两个 MS 值移动到它们自己的对称矩阵中：一个按人口标记的受试者间 MS 矩阵，一个按人口标记的受试者内 MS 矩阵。这些将具有与人口名称相同的列名和行名。
下面是我的数据的一个子集，有六个人口：
任何帮助将不胜感激！谢谢！
matlab - Netlab 的函数 mlperr 是计算均方误差吗？
我想知道Netlab 包mlperr中的是否正在计算均方误差。文档指出它依赖于输出的单位激活函数。这有什么意义？它不应该独立于那个吗？
我还尝试阅读源代码，mlperr但没有看到任何迹象可以让我认为这是一个 MSE 错误函数。
这里有任何 Netlab 专家可以提供一些见解吗？谢谢！:)
artificial-intelligence - 深度神经网络最终输出神经元停在一个中间点并且没有走向期望的目标
希望你们一切都好。我有两个问题。1) 在我的深度网络中，我想要的目标输出是 class1 的 [1,0] 和 class2 的 [0,1]。然而，在数千个 epoch（2000、3000）之后，MSE 达到 0.234 最优，并且在超过 3000 个 epoch 后几乎保持不变。两个类的最终输出神经元都保持在 [0.498,0.5123]。并且超过了第 1 类的 [1,0] 和第 2 类的 [0,1]。我应该怎么做才能提高训练结果。2) 我使用了介于 -2 和 2、-0.2 和 0.2 之间的随机权重，以及我手动分配的其他一些固定权重。但即使结果和停止在几乎相同的情况下。为了改善我的结果的任何建议......提前谢谢你......
matlab - 计算多次实验的误差时出现问题
在以下作为较大代码的一部分的简短示例代码中，我试图找到均方误差，它是一种性能指标，将通过检查 MSE 来决定函数的评估程度。MSE 的值越低，评估的输出越接近真实结果。我用 10 个不同的数据集重复实验 10 次，并记录所有数据集中的最小误差。整个过程运行 100 次。数据是大小为 10*3 的矩阵，即 10 个数据样本，每个样本包含 3 个元素。
我对计算均方误差、平均均方误差和最小误差的方式有疑问。最后，我有兴趣绘制一个图表，显示误差的下降曲线，其中 X 轴 = 函数评估次数和 Y 轴 = MinimumErr，以显示误差函数在程序的 100 次试验中逐渐减小。请帮忙
mean - 如何计算均方误差的平均值？
我有一个数组 A ，其中每个元素都是一个均方误差。如何计算 A 的平均值？
如果我对 A 的元素做一个简单的平均（如果我这样做，我应该得到一个平均数），这是一个正确的操作吗？如果不是为什么？什么是解决方案？
注意：A 中的元素在 0 到 1 的范围内都是实数。
performance - 通过 MSE 或 RMSE 在分类/聚类任务中测量性能？
我将 K-means 和 MLP 算法用于两个简单的聚类和分类任务。我搜索了很多文献，发现一些研究人员应用 MSE 和其他 RMSE 来比较方法及其结果。
MSE 和 RMSE 在聚类/分类性能测量中是否存在逻辑和理论差异？
例如，如果我们的数据集在 [0...1] 之间进行了归一化或未进行归一化，那么哪一个是合适的？MSE/RMSE 是否依赖于特征的归一化？或任何规模？