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有人告诉我，我需要为涉及神经网络的论文标准化我的 MSE。

NMSE 的方程似乎有点少而且相距甚远。我有以下内容，如果可能的话，我想证实一下：

标准差项是应该从目标值还是预测值计算得出的？

此外，与 NMSE 相比，使用 MSE 的主要优势是什么？仅仅是因为规模更简单，它使错误比较更容易吗？

非常感谢您的帮助！

我正在尝试使用三个自变量拟合线性回归模型并使用 sklearn 计算均方误差，但我似乎无法正确计算。

我的数据是波士顿住房，三个自变量如下： 1. CRIM（城镇人均犯罪率） 2. RM（每个住宅的平均房间数） 3. PTRATIO（城镇师生比）

适合型号：

计算均方误差

非常感谢任何建议或提示！

我有一个模型，每个时期后都有N输入和6输出。

我的输出看起来像，[x y z xx yy zz]我想最小化每个术语的 MSE。但是，我注意到当我使用 MSE 作为损失函数时，它只是取整组平方和的平均值。

我是 R 新手。我想计算分类器的均方误差（randomForest）

问题是我的函数返回 NA。尽管后来我添加了这部分：

你有任何猜测为什么它返回NA？

数据集是 Iris (80:20)

编辑

trainData 是 80% 的 iris 数据。testData 是 iris 数据的 20%。

我首先使用 keras 1.2.0 在 CPU 上运行相同的代码（具有相同的数据），然后在两个代码中使用 keras 2.0.3 keras 带有 TensorFlow 后端，并且我使用 sklearn 进行模型选择，加上 pandas 来读取数据。

当我使用 keras 2.0.3 获得 42 的 MSE（均方误差）和使用 keras 1.2.0 的 21 时，我感到很惊讶。有人可以向我解释为什么会这样吗？为什么使用 keras 2 时出现更多错误？谢谢

PS。此结果是在将代码编辑为 keras 2 标准后得出的。例如，在 Dense 中，我将 keras 1 代码更改为 keras 2 标准。

我正在尝试计算 MATLAB 中某些音频文件的 MSE。我的代码如下所示。

问题是，当计算 MSE 时，我得到一个 1 x 2 矩阵，而我需要一个值。

我究竟做错了什么？

在 python 和 numpy 上不是很好，但在处理机器学习代码的均方误差。

想做一个python子程序根据test_data返回均方误差，结果如下。

现在答案很好（不要引用，因为 x 和 y 已经是一个矩阵）

*原来的问题是*

我的代码看起来不像 python 代码，实际上整个练习看起来不像其他人在机器学习上的 numpy 代码。它有效，但没有好处。感谢您提供的建议。

我看到 EDGE 通过在其浏览器配置中启用 MSE 中的 VP9 来声称在最新版本中支持 VP9 编解码器。

我试过这样做，但它仍然不起作用，并且会抛出一个错误，说不支持这种类型的视频文件。

我在 EDGE 浏览器中启动了https://html5test.com/compare/browser/mybrowser.html URL，这表示浏览器不支持 VP9，同时 youtube 视频在 WebM vp9 编解码器中流式传输（使用统计让书呆子检查一下）。

我在我的 HTML 文件中使用它

Youtube 的https://www.youtube.com/html5声称它可以播放 MSE 和 WEBM vp9，并且它能够播放 vp9 视频，服务器为 vp9 和 MSE 提供请求的方式有什么不同吗？ VP9。

我可以毫无问题地在 chrome 和 firefox 中播放 VP9 视频。在此先感谢您的帮助。

我写了这段代码：

如何修改编码以提示用户从文件夹中选择InputImage图像OutputImage？我以前尝试过这样的事情

但我得到一个错误：

在 R 中拟合和分析 GLM 时，我遇到了一些我认为很关键的东西，并且将来对人们有用。我的数据集中的响应是频率数据的变量，该集合包含 1762 个观察值。我已经nb1用命令拟合了一个负二项式模型（名为 ），glm.nb我希望估计模型对数据的预测效果。

对于初学者 - 应用命令时residuals.glm（如果我应用命令，结果相同residuals）我得到

这是合理的，符合诊断图。

这就是它变得令人困惑的地方。手动计算残差时，我得到

用我得到的命令残差计算 MSE

在手动计算 MSE 时我得到

这与我应用 LOOCV 时的值基本相同（留一法交叉验证）

deltaLOOCV 中向量的默认函数是 MSE。

为什么手动省略的情况和 LOOCV 的 MSE 与应用函数时有如此大的不同residuals？