我很难理解生成 SNR (db) vs MSE 图背后的逻辑。通过改变噪声功率产生不同的信噪比 (SNR)。TMSE 的公式是独立运行的平均值。

对于每一个SNR，我生成NEval = 10 time series. 当 SNR 在 = [0:5:50] 范围内时，如何正确绘制 SNR 与 MSE 的关系图？下面是伪代码。

我收到此代码的此错误“操作数无法与形状一起广播”

错误在行 print mse(x,y)

错误是 ValueError：

给定以下数据样本：3,6,13,27,9,14,8,6

a) 构造一个最小 MSE 估计量。b) 证明它是无偏的。c) 使用估计器预测第 9 个观测值

我是手电筒的新手。最近，我正在尝试使用torch 进行多线性回归。但错误始终是无穷大和 nan。

对于前两个错误，它显然在增加。这是我的代码。

这个问题我该怎么办？我对训练逻辑回归使用相同的方法。结果似乎比这更好。但还是不够好。有什么不对？非常感谢。

背景

嗨，我想检查提供的dplyr工作流程是否反映了 Taylor (2010) 所描述的均方误差估计器的计算。

问题

我希望工作流程能够反映以下等式：

在哪里：

• 24反映了 Taylor 数据集中的观察总数。在提供数据的情况下，这将对应于每组10 个观察值。

数据

使用的数据相当简单，类似于摘录：

建议的工作流程

工作流程草案将对应于代码：

参考

Taylor，2010，变化点分析：检测变化的强大新工具可用：http ://www.variation.com/cpa/tech/changepoint.html

尽管上述两种方法都为更好的预测接近度提供了更好的分数，但仍然首选交叉熵。是在每种情况下还是在某些特殊情况下我们更喜欢交叉熵而不是 MSE？

我正在尝试对来自 lasso2 包的前列腺癌数据运行不同的回归模型。当我使用 Lasso 时，我看到了两种不同的方法来计算均方误差。但是它们确实给了我完全不同的结果，所以我想知道我是否做错了什么，或者这是否意味着一种方法比另一种更好？

所以这些是我为两个 MSE 得到的输出：

而且它们完全不同。有谁知道为什么？非常感谢您的帮助！

塞缪尔

我已经生成了一个线性数据集，并习惯于lm()将模型拟合到该数据集。我现在正在尝试使用mse()

我知道 MSE 的公式，但我正在尝试使用这个函数。这样做的正确方法是什么？我查看了文档，但我要么很笨，要么只是为那些真正知道自己在做什么的人措辞。

mse()需要两个数据帧。我不确定如何从lm(). 我是否在正确的轨道上为我的数据找到合适的 MSE？

我正在尝试在 Matlab 上使用 Netlab 优化和验证神经网络

我想找到每次迭代的误差值，这样我就可以在绘图上看到收敛。这可以通过存储命令窗口中显示的错误来完成，该错误通过使用errlog将options(1)设置为1来完成，是netopt输出。

然而，这些误差与mlperr 不同，后者在最后一次迭代中给出的误差值为0.5*（平方和误差）。如果我不知道它们是如何计算的，我就无法真正有效地使用它们。

有谁知道命令窗口中显示的错误代表什么（我使用缩放共轭梯度作为我的优化算法）？

有没有办法为网络运行的每次迭代存储mlperr ？

非常感谢任何帮助，非常感谢！

注意： 我试过做类似的事情： ftp: //ftp.dcs.shef.ac.uk/home/spc/com336/neural-lab-wk6.html

然而，由于某种原因，它给出了以 options(14) 下指定的迭代次数而不是 k 运行网络的不同结果。

我目前正在使用 tensorflow 编写一个神经网络，我发现当我有一个小数据集时，它一切都按预期工作，但是一旦我增加样本数量，我就开始为我的成本函数获取 nan。我使用 mean_squared_error 方法将其传递给 AdamOptimiser。我还将数据批处理为可管理的块。

我现在不在一个可以粘贴代码的地方，所以我没有寻找关于我正在犯的特定错误的答案，但我想知道大型数据集是否有时会产生这些结果？这对我来说似乎有点奇怪。感觉更有可能是我的数据有问题，但对这个很陌生，我不知道从哪里开始寻找。任何建议将不胜感激。

更新： 这确实是我的数据，我有几个 nan 破坏了它，但是数据集太大了，很难找到它们。无论如何，现在应该全部清理干净，我会在计算成本函数时告诉你这是否解决了我的问题。

更新 2： 在过滤掉其中包含 nans 的行后，这现在可以工作了。谢谢您的帮助