RMSE Root Mean Square Error,均方根误差 是观测值与真值偏差的平方和与观测次数m比值的平方根. 是用来衡量观测值同真值之间的偏差 MAE Mean Absolute Error ,平均绝对误差 是绝对误差的平均值 能更好地反映预测值误差的实际情况. 标准差 Standard Deviation ,标准差 是方差的算数平方根 是用来衡量一组数自身的离散程度 RMSE与标准差对比:标准差是用来衡量一组数自身的离散程度,而均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差,它们的研究

https://blog.csdn.net/reallocing1/article/details/56292877 MSE: Mean Squared Error  均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值;  MSE可以评价数据的变化程度,MSE的值越小,说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度.   MSE=1N∑t=1N(observedt−predictedt)2 MSE=1N∑t=1N(observedt−predictedt)2 RMSE  均方误差:均方根误差是均方误差的

来源:https://blog.csdn.net/capecape/article/details/78623897 RMSE Root Mean Square Error, 均方根误差是观测值与真值偏差的平方和与观测次数 m 比值的平方根.是用来衡量观测值同真值之间的偏差MAE Mean Absolute Error ,平均绝对误差是绝对误差的平均值能更好地反映预测值误差的实际情况.标准差 Standard Deviation ,标准差是方差的算数平方根是用来衡量一组数自身的离散程度 RMSE

1.MSE(均方误差)(Mean Square Error) MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均. 范围[0,+∞),当预测值与真实值完全相同时为0,误差越大,该值越大. import numpy as np from sklearn import metrics y_true = np.array([1.0, 5.0, 4.0, 3.0, 2.0, 5.0, -3.0]) y_pred = np.array([1.0, 4.5, 3.5, 5.0, 8.0, 4.5, 1.0])

众所周知,mysql在数据量很大的时候查询的效率是很低的,因为假如你需要 OFFSET 100000 LIMIT 5 这样的数据,数据库就需要跳过前100000条数据,才能返回给你你需要的5条数据.由于数据在磁盘上面不一定是相等长度的,所以没法在跳过这100000条数据上面进行优化,只能一条一条地查找数据.找到结尾处并查找下一条,这就导致了数据库很差的性能.解决的办法就是使用 seek 这种方法,可以参考 这篇文章 . 假如你有这样的数据, | ID | VALUE | PAGE_BOUNDAR

下图为四种不同算法应用在不同大小数据量时的表现,可以看出,随着数据量的增大,算法的表现趋于接近.即不管多么糟糕的算法,数据量非常大的时候,算法表现也可以很好. 数据量很大时,学习算法表现比较好的原理: 使用比较大的训练集(意味着不可能过拟合),此时方差会比较低:此时,如果在逻辑回归或者线性回归模型中加入很多参数以及层数的话,则偏差会很低.综合起来,这会是一个很好的高性能的学习算法.

数据库数据量很大的数据库导入到本地时,会等很久,然而等很久之后还是显示失败: 这是就要看看自己本地的没mysql是否设置了超时等待,如果报相关time_out这些,可以把mysql.ini尾部添加max_allowed_packet.interactive_timeout.wait_timeout 参数mysql.ini相关配置[mysql] # 设置mysql客户端默认字符集 default-character-set=utf8 [mysqld] #设置3306端口 port = 3306 #

前言:老刘目前为明年校招而努力,写文章主要是想用大白话把自己复习的大数据知识点详细解释出来,拒绝资料上的生搬硬套,做到有自己的理解! 01 HBase知识点 第6点:HRegionServer架构 为什么要了解HRegionServer的架构呢?因为HBase集群中数据的存储和HRegionServer有着非常大的关系,只有搞清楚了它的架构,才能理清楚数据存储的逻辑. 那就让老刘好好介绍下HRegionServer架构. StoreFile 在HRegionServer架构图中,StoreFil

老刘目前为明年校招而努力,写文章主要是想用大白话把自己复习的大数据知识点详细解释出来,拒绝资料上的生搬硬套,做到有自己的理解! 01 HBase知识点(3) 第13点:HBase表的热点问题 什么是热点问题? 就是我们检索hbase的数据首先要通过rowkey来定位数据行,但是呢这里面就有一个问题,由于rowkey设计的问题,就会导致表的数据可能只分布在hbase集群中的一个或少数节点. 当大量客户端访问hbase集群这些数据时,就会造成少数RegionServer的读写请求过多,负载过大,而其

大家下午好,我是来自当贝网络科技大数据平台的基础开发工程师 王昱翔,感谢社区的邀请来参与这次分享,关于 Apache DolphinScheduler 在当贝网络科技大数据环境中的应用. 本次演讲主要包含四个部分: 平台建设的背景 大数据平台重构 大数据调度平台建设 下一步规划 王昱翔 当贝大数据平台基础开发工程师 毕业于电子科技大学,主要是做大数据平台的构建.集成及组件的运维的工作. 01 背景 在当贝网络科技使用 Apache DolphinScheduler 作为大数据调度平台之前,我们在

MSE: Mean Squared Error 均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值; MSE可以评价数据的变化程度,MSE的值越小,说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度. MSE=1N∑t=1N(observedt−predictedt)2

在上一个博客中,我们构建了随机森林温度预测的基础模型,并且研究了特征重要性. 在这个博客中,我们将从两方面来研究数据对预测结果的影响 第一方面:特征不变,只增加样本的数据 第二方面:增加特征数,增加样本的数据 1.sns.pairplot 画出两个变量的关系图,用于研究变量之间的线性相关性,sns.pattle([color]) 用于设置调色板, 有点像scatter_matrix 2.MSE   round(abs(pred - test_y).mean(), 2)  研究预测值与真实值之差的

本次作业的要求来自:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3075 前言:本次作业是爬取CBO中国票房2010-2019年每年年度票房排名前25的电影,通过爬取电影的名称.类型.总票房(万).平均票价.均场人次.国家及地区以及上映时间等数据并对其进行数据分析从而得出相应结论. 首先,把爬取到的数据存为csv文件,并放在本地中,打开csv文件,可以发现数据已经存进来了,如下图所示. 其次,根据所存数据对其进行数据分析,可以得

方式一: (while ((line = sr.ReadLine()) != null) { strData +=(line+"\r\n"); } 方式二: while ((line = sr.ReadLine()) != null) { strData.Append(line+"\r\n"); } 两种方式相差几十倍.

__________________________ 作者:我是蛋蛋链接:https://www.zhihu.com/question/59593387/answer/167235075来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 对我个人来说,考研是我人生趋势的走向.我曾在我们学校的一个很牛的IT组织待过(叫“多火”,有兴趣的可以了解一下),那里面的人最反对考研,把考研说的是一无是处,为首的一个家伙,在大三就拿到了阿里的offer,完全是凭自己自学的.我当时也

选择结构.循环结构.大数据java基础面试题 switch: 注意: byte short int char String(jdk1.7支持) 不能是 long float double boolean while.do-while.for同c# 面试题: 大数乘法:随机给定两个超大整数,计算乘积. 思路:AB*CD = AC(BC+AD)BD public static void main(String[]arg) { String i1="111111111111111"; Str

以往进行docker build的时候都是在新建的文件夹下面进行,这次为了图方便,就直接放在开发根目录下进行build,这样子问题就来了.于是就有了下面的文件大小发送量: Sending build context to Docker daemon 4.309 GB 第一反应就是是不是当前目录都给发送过去了.查了下,果然是的,发现在Docker client会发送Dockerfile同级目录下的所有文件到Dockerdaemon. 解决的方式就是之前第一句话说的,在一个新的文件夹中进行build

作业要求:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3161 4.简述Hadoop平台的起源.发展历史与应用现状. 列举发展过程中重要的事件.主要版本.主要厂商: 国内外Hadoop应用的典型案例. Hadoop发展史 一.重要的事件: 2004年——— 最初的版本(现在称为HDFS和MapReduce)由Doug Cutting和Mike Cafarella开始实施. 2005年12月——— Nutch移植到新的框架,Had

1. 背景 近日,线上的服务出现异常,调用服务返回的JSON格式数据不完整,导致客户端解析异常,因此记录了本次的填坑之旅(nnd)... 2. 排查过程 2.1 服务器分析 登录到服务所在linux服务器,查看磁盘I/O信息iotop.CPU信息top.网络请求netstat -alnp等一通操作,木有发现相关问题.随执行了df -h查看磁盘占用 发现,系统盘根目录"/"的共计60G的磁盘占用100%,好吧,问题大概率就在这了.随后进入根目录,打算查看哪个文件夹占用最多,删除些文件,减

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