平均绝对值误差(也称L1损失) 平均绝对误差(MAE)是另一种用于回归模型的损失函数.MAE是目标值和预测值之差的绝对值之和.其只衡量了预测值误差的平均模长,而不考虑方向,取值范围也是从0到正无穷(如果考虑方向,则是残差/误差的总和——平均偏差(MBE
因此,整体来说均方误差的趋势出乎意料. 投资组合构建 我们尝试使用深度学习解决的第二个金融问题是投资组合构建.在这个问题上,深度学习的实际应用效果很好.研究灵感来自这篇论文:《深度投资组合》(https://0x9.me/8uOBt) LSTM
4 结束语 对MIMO-OFDM 同步问题进行了研究,主要针对传统算法误码率和帧接收率性能的不足,在GCL序列的基础上引进了一种新的数据辅助算法.仿真结果表明,相对于传统的同步算法,新提出的算法能够有效地提高频率偏移估计的误码率和帧传送性能. 从图
均方误差(mean-square error, MSE)是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量.设t是根据子样确定的总体参数θ的一个估计量,(θ-t) 的数学期望,称为估计量t的 均方误差 .它等于σ
节点纯度增量(Increase in Node Purity):即残差平方和的减少,就等同于基尼指数的减少.基尼指数越小,纯度越高,集合的有序程度越高,分类的效果越好,因此该值越大表示该变量的重要性越大. 利差=平均预期损失率+风险溢价+杠杆可操作性+
我们可以看到性能是可比较的,即使我们没有给我们的模型提供访问可能性. Likelihood-free问题:粒子物理模拟器 为了在真正的likelihood-free设置中评估我们的模型,我们考虑了一个简化的粒子物理模型,它模拟电子和正电子的碰撞,正
决策树的深度控制二元决策树模型的复杂度.它的效果类似于第4章和第5章中惩罚回归模型的惩罚系数项.决策树深度的增加意味着在付出额外的复杂度的基础上,可以从数据中提取出更复杂的行为.图6-9说明决策树深度为3时,可以获得基于代码清单6-2生成的数据的最佳均方误
网友：杨窥栽:东伯雪鹰借助青河枪操纵浑源之力，都感觉周围的浑源之力，无比的沉重。
网友：陈玛妞: “属下仇晓东，见过帮助！”
网友：朱知寺: “施主真是快人快语，只是这些我便不知了。
网友：钟瑙:两人在这期间还在讨论这电梯是不是坏了的问题。
网友：史先:亲自出面，让天云帝君二度拜师，又拜在万神殿主门下。
网友：傅赋:以为他下山后，应该会和那女人白头偕老。
