SSE(和方差.误差平方和):The sum of squares due to error MSE(均方差.方差):Mean squared errorRMSE(均方根.标准差):Root mean squared errorR-square(确定系数):Coefficient of determinationAdjusted R-square:Degree-of-freedom adjusted coefficient of determination 下面我对以上几个名词进行详细的解释下,

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mae():平均绝对误差 mse:均方误差 sse:误差平方和

Correlation and Regression Sample Covariance The covariance between two random variables is a statistical measure of the degree to which the two variables move together. The covariance captures the linear relationship between two variables. A positiv

Logistic回归一.概述 1. Logistic Regression 1.1 线性回归 1.2 Sigmoid函数 1.3 逻辑回归 1.4 LR 与线性回归的区别 2. LR的损失函数 3. LR 正则化 3.1 L1 正则化 3.2 L2 正则化 3.3 L1正则化和L2正则化的区别 4. RL 损失函数求解 4.1 基于对数似然损失函数 4.2 基于极大似然估计 二. 梯度下降法 1. 梯度 2. 梯度下降的直观解释 3. 梯度下降的详细算法 3.1 梯度下降法的代数方式描述 3.2

单因素方差分析(One-Way Analysis of Variance) 判断控制变量是否对观测变量产生了显著影响 分析步骤 1. 建立检验假设 - H0:不同因子水平间的均值无差异 - H1:不同因子水平间的均值有显著差异 - [注意]有差异,有可能是所有因子水平间都存在差异,也有可能只有两个因子水平间的均值存在差异 2. 计算检验统计量F值 F = MSA / MSE MSA = SSA / ( k - 1 )    MSA:组间均方, 对总体方差的一个估计 MSE = SSE / ( n

在很多应用中,经常会直接把图片的二进制数据进行交换,比如说利用 socket 通信传送图片二进制数据,或者直接用内存数据库(例如 Redis)来传递图片二进制数据. 这个时候,当你的应用程序读到内存里的二进制图片数据时,怎么样直接转为 OpenCV 可以使用的图片格式呢,答案是用 cv::imdecode 这个函数: std::vector<char> data(lpData, size); cv::Mat image = cv::imdecode(cv::Mat(data), 1); Ipl

SSE(和方差.误差平方和):The sum of squares due to errorMSE(均方差.方差):Mean squared errorRMSE(均方根.标准差):Root mean squared errorR-square(确定系数):Coefficient of determinationAdjusted R-square:Degree-of-freedom adjusted coefficient of determination 下面我对以上几个名词进行详细的解释下,相

转载自:http://blog.csdn.net/l18930738887/article/details/50629409 SSE(和方差.误差平方和):The sum of squares due to errorMSE(均方差.方差):Mean squared errorRMSE(均方根.标准差):Root mean squared errorR-square(确定系数):Coefficient of determinationAdjusted R-square:Degree-of-fre

SAD(Sum of Absolute Difference)=SAE(Sum of Absolute Error)即绝对误差和 SATD(Sum of Absolute Transformed Difference)即hadamard变换后再绝对值求和 SSD(Sum of Squared Difference)=SSE(Sum of Squared Error)即差值的平方和 MAD(Mean Absolute Difference)=MAE(Mean Absolute Error)即平均绝

Data base: 长期存储在计算机内,有组织的,可共享的大量数据集合.基本特征:永久存储,可共享,有一定的物理和逻辑结构. Data base manage system(DBMS):用户和os之间的一层数据管理软件. 1.提供数据操纵语言DML对数据库增删改查 2.数据库的建立和维护 3.提供数据控制功能:在数据库建立,运行和维护时,DBMS管理数据的安全性,完整性,并发控制和故障的系统恢复,(也就是数据库的事务管理和运行管理) 4.与其它软件系统通信 Data base system(D

大多数的函数是在库中,Intrinsic Function却内嵌在编译器中(built in to the compiler). 1. Intrinsic Function Intrinsic Function作为内联函数,直接在调用的地方插入代码,即避免了函数调用的额外开销,又能够使用比较高效的机器指令对该函数进行优化.优化器(Optimizer)内置的一些Intrinsic Function行为信息,可以对Intrinsic进行一些不适用于内联汇编的优化,所以通常来说Intrinsic Fu

对SSE的学习总算迈出了第一步,用2天时间对双线性插值的代码进行了优化,现将实现的过程梳理以下,算是对这段学习的一个总结. 1. 什么是SSE 说到SSE,首先要弄清楚的一个概念是SIMD(单指令多数据流,Single Instruction Multiple Data),是一种数据并行技术,能够在一条指令中同时对多个数据执行运算操作,增加处理器的数据吞吐量.SIMD特别的适用于多媒体应用等数据密集型运算. 1.1 历史 1996年Intel首先推出了支持MMX的Pentium处理器,极大地提高

1. 前言 Web端即时通讯技术因受限于浏览器的设计限制,一直以来实现起来并不容易,主流的Web端即时通讯方案大致有4种:传统Ajax短轮询.Comet技术.WebSocket技术.SSE(Server-sent Events).本文将简要介绍这4种技术的原理,并指出各自的异同点.优缺点等. 2. 概述 1996年IETF  HTTP工作组发布了HTTP协议的1.0版本 ,到现在普遍使用的版本1.1,HTTP协议经历了17 年的发展.这种分布式.无状态.基于TCP的请求/响应式.在互联网盛行的今

当前为了满足比较火热的移动 Web 端直播需求, 一系列的 HTML5 直播技术迅速的发展了起来. 常见的可用于 HTML5 的直播技术有 HLS, WebSocket 与 WebRTC. 今天我要向大家介绍一下 WebSocket 与 MSE 相关的内容, 并在最后通过一个实际的例子, 来展示其具体的用法. 大纲 WebSocket 协议介绍. WebSocket Client/Server API 介绍. MSE 介绍. fMP4 介绍. Demo 展示. WebSocket 通常的 Web

前言 一般来说,Web端即时通讯技术因受限于浏览器的设计限制,一直以来实现起来并不容易,主流的Web端即时通讯方案大致有4种:传统Ajax短轮询.Comet技术.WebSocket技术.SSE(Server-sent Events).关于这4种技术方式的优缺点,请参考<Web端即时通讯技术盘点:短轮询.Comet.Websocket.SSE>.本文将专门讲解SSE技术. 服务器推送事件(Server-sent Events),简称SSE,是 HTML 5 规范中的一个组成部分,可以用来从服务端

作者 | 刘博(又拍云多媒体开发工程师) 当前为了满足比较火热的移动 Web 端直播需求,一系列的 HTML5 直播技术迅速的发展起来. 常见的可用于 HTML5 的直播技术有 HLS.WebSocket 与 WebRTC.今天我向大家介绍WebSocket 与 MSE 相关的技术要点,并在最后通过一个实例来展示具体用法. 文章大纲 WebSocket 协议介绍 WebSocket Client/Server API介绍 MSE 介绍 fMP4 介绍 Demo 展示 WebSocket 通常的

因未测试其他作者的算法时间和效率,本文不敢自称是最快的,但是速度也可以肯定说是相当快的,在一台I5机器上占用单核的资源处理 3000 * 2000的灰度数据用时约 20ms,并且算法和核心的大小是无关的,即所谓的o(1)算法. 在实现本算法之前,也曾经参考何凯明在暗通道去雾时提出的一篇参考论文中的算法: STREAMING MAXIMUM-MINIMUM FILTER USING NO MORE THAN THREE COMPARISONS PER ELEMENT ,这篇文章所描述的过程也是o(

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