问题标签 [mse]

我的输入是一个 200 dims 向量，它是由一篇文章的所有单词的 word2vector 生成的，我的输出是一个 50 dims 向量，它是由一篇文章的 LDA 结果生成的我想使用 mse 作为损失函数，但损失的值始终为 0 我的代码如下：

屏幕输出如下：

谁能告诉我为什么，谢谢！

Google 通过 PlayReady 为 EME 提供了一个参考应用程序。使用 PlayReady 查看 EME：http: //goo.gl/0vdok

哪种浏览器/操作系统组合支持此参考设置？根据 Microsoft Internet Explorer 11 的文档，在 Win 8.1 或 Win 10 上应该支持 EME/PR，但在我的测试中，Internet Explorer 无法识别视频格式。

我有 mp4 视频文件，我需要在我的页面上加载它，我为此使用 MSE，但我不知道如何在带有 .m4s 扩展名的片段中获取我的视频，header.m4s 作为所有的父片段关于我存储在其中的视频文件的信息？请帮助。

我正在使用 2010 年的不同时间序列模型进行递归一步提前每日预测。例如：

列表如下所示：

……

现在我只想提取每个时期 [1]-[365] 的预测值，这样我就可以使用预测数据。但是，我不知道该怎么做。我试过了

但后来我只得到这个：

...

但我想要一个数字向量或其他东西中的所有 365 [1] 值，所以我可以处理数据。

我已经训练了 50 次神经网络（训练）现在我不确定我应该选择哪个网络（来自 50nets）来预测我的数据？在网络的 MSE（均方误差）或 R-squred 或验证性能或测试性能中？ ....感谢您的任何建议

我已经建立了一个神经网络。在权重更新步骤中，平均误差 quadratiqur 直接转到0例如

我不知道是什么问题

我的神经网络的大小是：

输入 = 324 * 540 目标 = 10 * 540

当我尝试使用这种大小的其他数据时

输入 = 81 * 540 目标 = 10 * 540

有用。

也许问题出在学习率上？

我在权重更新步骤中建立了一个神经网络，例如，平均误差平方直接变为 0

我不知道我的神经网络的大小是什么问题：输入 = 324 * 540 目标 = 10 * 540

当我尝试使用此大小的其他数据时，输入 = 81* 540 目标 = 10 * 540

有用

也许是学习率的问题？

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？

一般来说，我是 Scala 和 Spark 的新手。我正在使用此代码进行回归（基于此链接Spark 官方网站）：

我正在使用的数据集可以在这里看到：Pastebin 链接。

所以我的问题是：为什么 MSE 等于 889717.74（这是一个巨大的数字）？

编辑：正如评论员所建议的，我尝试了这些：

1）我将步骤更改为默认值，MSE 现在返回为 NaN

2）如果我尝试这个构造函数： LinearRegressionWithSGD.train(parsedData, numIterations,stepSize,intercept=True) spark-shell 返回错误（错误：未找到：值 True）

我想计算多波束 RFID 阅读器位置报告的均方误差。我使用了 8 个标签，它们位于我确切知道的固定位置（您会在代码中找到它们）。我在 Viusal Studio 中使用 RFID 阅读器进行测量，以定位标签位置并保存数据。我将数据导入 Matlab，然后将它们绘制在图表上。

现在我想计算定位的误差。我不确定最好的方法是什么，但我的想法是计算每个修复标签 (8) 的错误，然后对它们求和并获得阅读器的全局错误。

这是我的程序：

这是测量数据： 测量数据

我希望有人可以帮助我，至少能给我一些想法，但如果他也能提供一些代码，我将不胜感激。我已经搜索并尝试了很多，但我无法自己解决这个问题......

所以总结一下，我想知道读者的准确性。为此，我需要定义已知、固定位置和测量位置之间的局部位置 (x,y) 的均方误差。我应该如何在 Matlab 中做到这一点？