深度学习基础:回归问题及其性能评价(回归性能度量方法、MAE、MSE、logistic回归损失) 扎眼的阳光 • 2022年5月8日 下午12:06 • 技术文章 • 阅读 239 目录 1 回归问题2 回归性能度量方法3 平均绝对误差MAE4 均方差MSE5 logistic回归损失(二类)6 logistic回归损失(多类) 1 回归问题2 回归性能度量方法3 平均绝对误差MAE4 均方差MSE5 logistic回归损失(二类)6 logistic回归损失(多类) 文章出处登录后可见! 立即登录 已经登录?立即刷新 提交评分 共计人评分,平均分 到目前为止还没有投票!成为第一位评论此文章。 logistic回归损失MAE和MSE回归机器学习深度学习 赞 (0) 扎眼的阳光普通用户 0 生成海报 【机器学习05】LASSO回归与ElasticNet(弹性网) 上一篇 2022年5月8日 自然语言处理② 下一篇 2022年5月8日 相关推荐 Pytorch深度强化学习:Gym安装与环境搭建教程(附基本指令表) 2023年6月13日 pytorch归一化 2022年5月16日 pytorch的安装(非常详细) 2023年3月4日 ChatGPT持续“狂飙“,有这么人工智能吗? 2023年2月21日 通俗解释EMA 2023年6月13日 标签噪声:综述 Learning from Noisy Labels with Deep Neural Networks: A Survey 2023年2月25日 RuntimeError: cuda runtime error (700) : an illegal memory access was encountered at /pytorch/aten/s 2022年5月25日 yolov5——训练策略 2022年3月21日 SVC vs SVR 2022年5月18日 计算机视觉算法——Transformer学习笔记 2022年4月7日 BERTopic:NLP主题模型的未来! 2023年2月25日 熵权法计算权重 2023年5月26日 西瓜书+南瓜书第四章内容简介及部分见解 2022年5月27日 黑马程序员—三天快速入门Python机器学习(第一天) 2023年3月5日 Ubuntu20.04+RTX3090ti+cuda11.6+cudnn8.4.1+pytorch安装过程记录 2023年3月1日 AIGC:让生成式AI成为自己的外脑 2024年4月1日