SSE和SUM SQURARED REISD的区别

SSE,MSE,RMSE,R-square指标讲解

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

SQL语句中SUM与COUNT的区别

SUM是对符合条件的记录的数值列求和 COUNT 是对查询中符合条件的结果(或记录)的个数例如: 表fruit id name price 1 apple 3.00 2 pear 4.00 select count(price) from fruit; ----执行之后结果为:2 (表示有2条记录) select sum(price) from fruit;---执行之后结果为:7:00(表示各记录price字段之和为7.00)

Long-Polling, Websockets, SSE(Server-Sent Event), WebRTC 之间的区别

在下面的示例中,客户端指的是浏览器,服务器指的是网站服务器主机. 为了更好的理解这些知识点,你应该简单了解典型的http网站是如何工作的. 普通的http: 客户端从服务器端请求网页服务器作出相应的反应服务器返回相应到客户端 AJAX Polling: 客户端使用普通的http方式向服务器端请求网页客户端执行网页中的JavaScript轮询脚本,定期循环的向服务器发送请求(例如每5秒发送一次请求),获取信息服务器对每次请求作出响应,并返回相应信息,就像正常的http请求一样 AJAX L

Long-Polling, Websockets, SSE(Server-Sent Event), WebRTC 之间的区别与使用

1.首先看下最简单的SSE: 只用支持SSE的浏览器(大部分)即可,浏览器内置EventSource对象,该对象默认隔三秒刷新一下response的数据. HTML代码(取自w3cschool): <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> </head>

MySQL中SUM和COUNT的区别

COUNT:是对记录进行汇总,即计数 SUM:是对符合条件的数值列字段进行求和原表数据如下: 1,当在where子句中使用Price>25时, COUNT函数返回的是符合条件的记录,SUM函数则是将符合条件的字段中的值相加,因为id, price都是数值型,可以相加 2,在COUNT函数和SUM函数内部设置筛选条件,返回结果如下针对上图中的结果进行分析: 第二列是每个Price与25对比后的判断结果,小于25,判断为False,用数字0表示:大于25,判断为True,用数字1表示: 可以发现

Long-Polling, Websockets, SSE(Server-Sent Event) 之间有什么区别？

链接:http://www.mamicode.com/info-detail-1327667.html https://www.jianshu.com/p/d3f66b1eb748?from=timeline&isappinstalled=0

从损失函数优化角度：讨论“线性回归（linear regression）”与”线性分类（linear classification）“的联系与区别

1. 主要观点线性模型是线性回归和线性分类的基础线性回归和线性分类模型的差异主要在于损失函数形式上,我们可以将其看做是线性模型在多维空间中“不同方向”和“不同位置”的两种表现形式损失函数是一种优化技术的具体载体,影响损失函数不同形式的因素主要有: 和谁比:和什么目标比较损失怎么比:损失比较的具体度量方式和量纲是什么比之后如何修正参数:如果将损失以一种适当的形式反馈给原线性模型上,以修正线性模式参数在这篇文章中,笔者会先分别介绍线性回归(linear regression)和线性分类(

【LeetCode题意分析&解答】40. Combination Sum II

Given a collection of candidate numbers (C) and a target number (T), find all unique combinations in C where the candidate numbers sums to T. Each number in C may only be used once in the combination. Note: All numbers (including target) will be posi

Combination Sum Two

Description: Given a collection of candidate numbers (C) and a target number (T), find all unique combinations in C where the candidate numbers sums to T. Each number in C may only be used once in the combination. Note: All numbers (including target)

什么是SAD，SAE，SATD，SSD，SSE，MAD，MAE，MSD，MSE？

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

mysql-count与sum

参考:https://www.jb51.net/article/141238.htm 建立时间临时辅助表:https://blog.csdn.net/qq_36226453/article/details/81875904 count与sum的用法与区别与group by连在一起的用法 count用法: SELECT COUNT(country) FROM newtable 结果5 不计算NULLSELECT COUNT(*) FROM newtable 结果7 计算NULL COUNT只能

图像处理中任意核卷积(matlab中conv2函数)的快速实现。

卷积其实是图像处理中最基本的操作,我们常见的一些算法比如:均值模糊.高斯模糊.锐化.Sobel.拉普拉斯.prewitt边缘检测等等一些和领域相关的算法,都可以通过卷积算法实现.只不过由于这些算法的卷积矩阵的特殊性,一般不会直接实现它,而是通过一些优化的手段让计算量变小.但是有些情况下卷积矩阵的元素值无甚规律或者有特殊要求,无法通过常规手段优化,这个时候只能通过原始的方式实现.因此,如何快速的实现图像的任意卷积矩阵操作也有必要做适当的研究. 目前,通过友人共享或自己搜索找到的一片关于任意核算法优

回归分析法&一元线性回归操作和解释

用Excel做回归分析的详细步骤一.什么是回归分析法 "回归分析"是解析"注目变量"和"因于变量"并明确两者关系的统计方法.此时,我们把因子变量称为"说明变量",把注目变量称为"目标变量址(被说明变量)".清楚了回归分析的目的后,下面我们以回归分析预测法的步骤来说明什么是回归分析法: 回归分析是对具有因果关系的影响因素(自变量)和预测对象(因变量)所进行的数理统计分析处理.只有当变量与因变量确实存在某种关

x264源代码简单分析：宏块分析（Analysis）部分-帧内宏块（Intra）

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x264源代码简单分析：编码器主干部分-1

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机器学习——利用K-均值聚类算法对未标注数据分组

聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一簇中.它有点像全自动分类.聚类方法几乎可以应用到所有对象,簇内的对象越相似,聚类的效果越好. K-均值(K-means)聚类算法,之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成. 簇识别(cluster identification)给出簇类结果的含义.假定有一些数据,现在将相似数据归到一起,簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么. K-均值聚类算法优点:容易实现缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据

K-均值聚类算法

K-均值聚类算法聚类是一种无监督的学习算法,它将相似的数据归纳到同一簇中.K-均值是因为它可以按照k个不同的簇来分类,并且不同的簇中心采用簇中所含的均值计算而成. K-均值算法算法思想 K-均值是把数据集按照k个簇分类,其中k是用户给定的,其中每个簇是通过质心来计算簇的中心点. 主要步骤: 随机确定k个初始点作为质心对数据集中的每个数据点找到距离最近的簇对于每一个簇,计算簇中所有点的均值并将均值作为质心重复步骤2,直到任意一个点的簇分配结果不变具体实现 from numpy impo

opencv8-GPU之相似性计算

Opencv支持GPU计算,并且包含成一个gpu类用来方便调用,所以不需要去加上什么__global__什么的很方便,不过同时这个类还是有不足的,待opencv小组的更新和完善. 这里先介绍在之前的<opencv4-highgui之视频的输入和输出以及滚动条>未介绍的图像的相似性检测,当然这是cpu版本,然后接着在介绍对应的gpu版本.这里只介绍了PSNR和SSIM两种用来进行对比图像的方法原理: PSNR: 当我们想检查压缩视频带来的细微差异的时候,就需要构建一个能够逐帧比较差视频差异的系

机器学习（一）从一个R语言案例学线性回归

写在前面的话按照正常的顺序,本文应该先讲一些线性回归的基本概念,比如什么叫线性回归,线性回规的常用解法等.但既然本文名为<从一个R语言案例学会线性回归>,那就更重视如何使用R语言去解决线性回归问题,因此本文会先讲案例. 线性回归简介如下图所示,如果把自变量(也叫independent variable)和因变量(也叫dependent variable)画在二维坐标上,则每条记录对应一个点.线性回规最常见的应用场景则是用一条直线去拟和已知的点,并对给定的x值预测其y值.而我们要做的就是找出

Matlab的曲线拟合工具箱CFtool使用简介

http://phylab.fudan.edu.cn/doku.php?id=howtos:matlab:mt1-5 一. 单一变量的曲线逼近Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性.非线性曲线拟合.下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱.假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 .1.在命令行输入数据: >x=[110.3323 148.7328 178.064 20

sql中的小细节

1.SUM与COUNT的区别 SUM是对符合条件的记录的数值列求和 COUNT 是对查询中符合条件的结果(或记录)的个数 2 select name as 姓名,tel from...where...(as后面的就是列名) 3 distinct 用于去重.可作用于单列,多列,count().http://www.cnblogs.com/rainman/archive/2013/05/03/3058451.html 4 convert函数

SSE和SUM SQURARED REISD的区别

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