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 313 Table of Contents 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 机器人纯跟踪算法 Base Pure Pursuit 2023年12月7日 21世纪20年代的ConvNet——ConvNeXt 2023年3月28日 LLaMA及其子孙模型概述 2023年12月5日 通过AutoDL使用yolov5.7训练自己的数据集 2023年6月7日 头歌机器学习—决策树 2024年4月16日 NeurIPS2022 | SegNeXt,重新思考卷积注意力设计 2023年4月5日 基于注意力的时空图卷积网络交通流预测 2023年11月27日 【机器学习】python实现非线性回归(以中国1960-2014GDP为例) 2022年6月15日 padding(卷积中的填充) 2023年3月3日 图片、视频修复并超分 – Real-ESRGAN项目使用(一) | 机器学习 2023年6月17日 AI:152- 利用深度学习进行手势识别与控制 2024年4月10日 Pytorch模型如何查看每层输入维度输出维度 2023年7月13日 YOLOv5入门实践(4)——手把手教你训练自己的数据集 2023年5月24日 [自注意力神经网络]Segment Anything(SAM)论文阅读 2023年6月12日 标签平滑(Label Smoothing)详解 2023年3月22日 卷积神经网络CNN的经典模型 2023年11月7日