MSE
  • 2024-11-16线性回归学习笔记
    线性回归概述线性回归是一种基本的监督学习算法,用于解决回归问题。它通过拟合数据点,找出特征与目标变量之间的线性关系。其目标是预测连续数值输出。模型公式线性回归模型的数学表达式为:\[y=\mathbf{w}^\top\mathbf{x}+b\]或展开为:\[y=w_1x_1+w_2x_2+\cdot
  • 2024-11-09MSE 609 Quantitative Data Analysis
    MSE609QuantitativeDataAnalysisMidterm3Instructions:PrepareyouranswersusingJupyterNotebookorRMarkdown,andsubmitasaPDForHTMLdocument.Ensureyoursubmissionisclear,organized,andwell-formatted.Usecompletesentenceswhenexplaining
  • 2024-11-05常见的激活函数和损失函数
    激活函数1.线性激活函数        •数学表达式:y=x        •优点:简单,易于理解和实现        •缺点:不能处理复杂的数据模式,无法引入非线性2.Sigmoid函数        •数学表达式:        •优点:将值映射到0和1之间,输出具
  • 2024-11-03Matlab 基于贝叶斯算法优化Transformer结合支持向量机回归(Bayes-Transformer-SVM)
    基于Bayes-Transformer-SVM多变量回归预测(多输入单输出)贝叶斯算法(BO/Bayes)优化参数为自注意力机制头数、正则化系数、学习率!你先用你就是创新!!!1.程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel!2.评价指标包含:RMSE、R2、MSE、MAE、MBE、MAPE、RPD。3.Tran
  • 2024-10-31mse~路由实现某个页面的灰度功能
    起因我有个网站A【蓝色服务】,要对网站A进行改版【绿色服务】,其中用户中心已经改完了,希望当用户访问时,如果http请求头中包含isGroup,并且isGroup=1时,去新的绿色服务,反之就还是去蓝色服务。前提蓝绿服务,域名是同一个,如lind.gray.com蓝绿服务,各个页面的URL是同一个用户测在访问U
  • 2024-10-26(49)MATLAB实现迫零均衡器原理与代码
    文章目录前言一、迫零均衡器设计说明二、迫零均衡器MATLAB源代码1.函数说明2.代码实现3.辅助函数前言使用MATLAB实现迫零均衡器。给出完整的MATLAB设计源代码。一、迫零均衡器设计说明理想的迫零均衡器有无限多个抽头权系数,是不能实现的,本文考虑有2M+1个抽头权
  • 2024-10-15基于LSTM-Transformer混合模型实现股票价格多变量时序预测(PyTorch版)
    前言系列专栏:【深度学习:算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域,讨论了各种复杂的深度神经网络思想,如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆
  • 2024-10-14基于RBF神经网络的非线性系统识别(Matlab代码实现)
  • 2024-10-14基于RBF神经网络的非线性系统识别(Matlab代码实现)
  • 2024-10-14AME 209/MSE 280 solution
    AME209/MSE280Homework4Fall2024Thehomework4solutionwillonlyincludetwom-files,oneforeachofthefollowingproblems.NoPDFwriteupisneededforthisassignment.Nameyoursolutionfiles:hw04_prob1_NNNN.mhw04_prob2_NNNN.msubstitutingthelast
  • 2024-10-08基于稀疏CoSaMP算法的大规模MIMO信道估计matlab性能仿真,对比LS,OMP,MOMP,CoSaMP
    1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下(完整代码运行后无水印):     2.算法涉及理论知识概要      大规模MIMO技术通过增加天线数量来显著提升无线通信系统的性能。然而,随着天线数量的增长,信道状态信息(CSI)的准确获取变得越来越具有挑战性。传统的信道估计方法
  • 2024-09-29Matlab 基于Transformer-LSTM-SVM多变量时序预测 (多输入单输出)
    基于Transformer-LSTM-SVM多变量时序预测(多输入单输出)你先用你就是创新!!!1.程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel!2.评价指标包含:RMSE、R2、MSE、MAE、MBE、MAPE、RPD。3.Transformer作为一种创新的神经网络结构,深受欢迎。采用Transformer编码器
  • 2024-09-15神经网络-损失函数
    文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差(MeanSquaredError,MSE)2.平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数(Zero-OneLossFunction)2.交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)3.合页损失(HingeLoss)三、总结在神经网络中,损失函数(LossFunc
  • 2024-09-12微服务引擎 MSE 及云原生 API 网关 2024 年 8 月产品动态
  • 2024-08-29不改一行代码轻松玩转 Go 应用微服务治理
    作者:赵源筱Go应用微服务治理简介Go语言具有简洁、高效、并发性强等特性,已经被广泛认为是构建微服务的理想选择之一。Go语言作为构建Kubernetes、Docker的主要编程语言,目前不仅在云原生基础组件领域中被广泛使用,也逐渐被越来越多的开发者应用于各类业务场景中,基于微服务架构
  • 2024-08-27【状态估计】【KF、DKF、SMDKF 、CI 、ICF、HCMCI】离散时间线性系统的基于共识的分布式滤波器的稳定性与最优性分析(Matlab代码实现)
     
  • 2024-08-08基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法(Python代码实现)
  • 2024-08-07防盗、防泄露、防篡改,我们把 ZooKeeper 的这种认证模式玩明白了
    作者:子葵你的ZooKeeper安全吗?在当下网络安全事件频发的背景下,安全防护的构建成为日常开发与运维工作中的重中之重。ZooKeeper存储着系统敏感实例信息与配置数据,但传统的使用方式并未为ZooKeeper配备强制身份验证机制,从而使得其内部数据面临暴露在网络空间中的风险。稍有不
  • 2024-08-07从一个服务预热不生效问题谈微服务无损上线
    作者:凡问、启淮前言本文基于阿里云技术服务团队和产研团队,在解决易易互联使用MSE(微服务引擎)产品无损上线功能所遇到问题的过程总结而成。本文将从问题和解决方法谈起,再介绍相关原理,后进一步拓展到对微服务引擎和云原生网关无损上线能力的介绍。易易互联是吉利集团旗下的企业,专
  • 2024-07-31探索WebKit的媒体源扩展:Web应用的多媒体革新
    探索WebKit的媒体源扩展:Web应用的多媒体革新在当今的Web应用开发中,多媒体内容的流畅播放是用户体验的关键组成部分。WebKit,作为Safari浏览器的心脏,提供了一套强大的API,即媒体源扩展(MediaSourceExtensions,MSE),它允许开发者在Web页面上动态地创建、修改和控制媒体内容的播放
  • 2024-07-25基于多种机器学习的豆瓣电影评分预测与多维度可视化【可加系统】
    有需要本项目的代码或文档以及全部资源,或者部署调试可以私信博主在本研究中,我们采用Python编程语言,利用爬虫技术实时获取豆瓣电影最新数据。通过分析豆瓣网站的结构,我们设计了一套有效的策略来爬取电影相关的JSON格式数据。为减少对服务器的频繁请求,我们实施了基于正态分布
  • 2024-07-08回归损失和分类损失
    回归损失和分类损失是机器学习模型训练过程中常用的两类损失函数,分别适用于回归任务和分类任务。回归损失函数回归任务的目标是预测一个连续值,因此回归损失函数衡量预测值与真实值之间的差异。常见的回归损失函数有:均方误差(MeanSquaredError,MSE):计算预测值与真实值之间
  • 2024-06-08机器学习--损失函数
    损失函数(LossFunction),也称为代价函数(CostFunction)或误差函数(ErrorFunction),是机器学习和统计学中的一个重要概念。它用于量化模型预测值与真实值之间的差异。损失函数的值越小,表示模型的预测越准确。损失函数的定义损失函数根据具体的任务和目标会有所不同。常见的损失
  • 2024-06-01云原生网关 MSE-Higress
    云原生网关MSE-Higress什么是云原生网关MSEMSE测评产品文档产品能力产品控制台MSE与其他网关什么是云原生网关MSE在体验云原生网关MSE-Higress功能之前,先了解一下什么是云原生网关MSE,简单的说就是MSE就是遵循开源Ingress/GatewayAPI标准的下一代网关产品,是一
  • 2024-05-29自动控制: 最小二乘估计(LSE)、加权最小二乘估计(WLS)和线性最小方差估计
    自动控制:最小二乘估计(LSE)、加权最小二乘估计(WLS)和线性最小方差估计在数据分析和机器学习中,参数估计是一个关键步骤。最小二乘估计(LSE)、加权最小二乘估计(WLS)和线性最小方差估计(LMMSE)是几种常见的参数估计方法。这篇博客将详细介绍这些方法及其均方误差(MSE)的计算,并通过Pytho