问题标签 [mse]

我正在尝试将 MSE 函数从 Matlab 转换为 Python，但出现此错误：

我已经尝试过使用空格，除了空格还有什么问题？

这是我在 matlab 中的函数：

这是我的python代码：

我有以下数据https://ibb.co/G0VgFG6。在这种情况下，我想找到三个线性函数。

我尝试过的方法：1.霍夫变换（半径，角线参数化），但问题如下https://ibb.co/jb3NPFh 2.因为对于此类问题，最好用最小二乘法定义线我也想进行聚类，然后进行 MSE 估计，但它是垂直聚类而不是水平聚类。

一般来说，以非常灵活的方式找到以最小二乘意义定义的线性函数会很好。

我目前正在编码实时视频并流式传输到浏览器。我将 rgb->vuy->h264->Wrap in (MP4 ISO BMFF Byte Stream Format spec, section 3)-> websocket 编码到客户端。第一个包是从 ftyp 到 moov 标签的初始化数据。

从那里开始，我将 moof 和 mdat 标签发送给客户端。我流式传输视频。

无论 mdat 块中有多少帧。MSE 始终缓冲数据以进行无缝播放。如何使用 MSE 覆盖它。

我在某处读到，mdat 有一种方法可以理解它是一个实时蒸汽 webm 块。但我不知道这种想法是否存在于 mp4 或完全存在。

我在 R 中运行了三阶多项式回归并运行了“汇总”函数，但我需要能够在 Excel 中复制“预测”函数。我在下面有我当前的工作代码。谢谢您的帮助！

基本上，当我可以访问这些数字时，我无法访问 R：0.972375241,0.989086129。

我相信这是预测函数的基础方程，但我不知道如何在 Excel 中结合顺序 1、2 和 3 来计算它：

我正在尝试计算回归问题的性能百分比误差。我尝试了其他答案中描述的一些方法，但它似乎无法正常工作，如果您知道/已经使用或实现了任何代码来计算tensorflow-keras 中的百分比 RMSE或平均绝对百分比误差，请告诉我。

在一篇文章中，使用 SVM 进行分类，表示每个类的 MSE（均方误差）。我正在使用混淆矩阵。MSE 是否像召回一样比较每个班级的结果？

我正在尝试使用 scikit learn 中的 KFold 模块将我从对完整数据集执行多重线性回归的 RMSE 与 10 倍交叉验证的 RMSE 进行比较。我发现了一些我试图调整的代码，但我无法让它工作（我怀疑它从一开始就没有工作过。

TIA 寻求帮助！

这是我的线性回归函数

我收到关于 kfold 对象不可迭代的错误

getStats() api提供正在下载的当前变体。有没有办法

1. 获取当前的渲染变体？
2. 在渲染变体发生更改时收到通知？

这两个都在 hls.js 中可用。

我目前正在做一个 K 折交叉验证程序来确定该数据的最佳模型（线性或二次）。我的数据来自一个名为 combineData 的 CSV 数据集，我在下面粘贴了一个 dput：

到目前为止，我已经为线性和二次模型创建了我需要的所有模型 (K=5)，并且我正处于尝试计算 MSE 和 R 平方值的阶段。这是以下过程的代码：

但是对于我计算第一个模型的 MSE 值的代码的最后一部分，我不断收到此错误：

错误：变量“poly(X1, poly_order)”配备了“nmatrix.1”类型，但提供了“nmatrix.2”类型另外：警告消息：在 Z/rep(sqrt(norm2[-1L]) 中，每个= length(x)) ：较长的对象长度不是较短对象长度的倍数

我不知道该代码是什么意思或如何修复它。我已经多次检查了我的代码，但我没有发现我的 Model1 有任何问题。

编辑：使代码更短

我已经在 Python 中实现了梯度下降来执行正则化多项式回归，使用 MSE 作为损失函数，但在线性数据上（以证明正则化的作用）。

所以我的模型是以下形式：

在我的损失函数中，R 代表正则化项：

让我们将 L2 范数作为我们的正则化，损失函数 wrt wi 的偏导数如下：

最后，使用恒定的学习率更新系数 wi：

问题是我无法使其收敛，因为正则化正在惩罚多项式的 2 阶 (w2) 和 1 阶 (w1) 系数，而在我的情况下，我希望它只惩罚前者因为数据是线性的。

是否有可能实现这一点，因为在 Scikit-learn 中实现的 LassoCV 和 RidgeCV 都能够做到这一点？或者我上面给出的方程式有错误吗？

我怀疑恒定的学习率（mu）也可能有问题，有什么简单的公式可以让它适应？