【機器學習】均方偏差(MSE)和均方根偏差(RMSE)和平均絕對偏差(MAE)
MSE: Mean Squared Error 均方偏差是指參數估計值與參數真值之差平方的指望值; MSE能夠評價數據的變化程度，MSE的值越小，說明預測模型描述實驗數據具備更好的精確度。blog RMSE 均方偏差:均方根偏差是均方偏差的算術平方根io MAE :Mean Absolute Error 平均絕對偏差是絕對偏差的平均值 平均絕對偏差能更好地反映預測值偏差的
相關文章
- 1. 均方偏差(MSE)和均方根偏差(RMSE)和平均絕對偏差(MAE)
- 2. 均方根偏差（RMSE），平均絕對偏差 (MAE)，標準差 (Standard Deviation)
- 3. 均方誤差(MSE)和均方根誤差(RMSE)和平均絕對誤差(MAE)
- 4. 均方根偏差-RMSE
- 5. 均方根誤差(RMSE)、平均絕對誤差(MAE)、標準差
- 6. 方差、協方差、標準差、均方差、均方根值、均方偏差、均方根偏差
- 7. 方差、標準差、均方差和均方偏差的區別
- 8. matlab均方根偏差
- 9. MSE（均方偏差）函數和RMSE函數
- 10. 方差、標準差、均方差、均方偏差區別總結
- 更多相關文章...
- • XML DOM 瀏覽器差異 - XML DOM 教程
- • Scala 偏應用函數 - Scala教程
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章