文件名称：pythonProjects:个人python学习项目
文件大小：47.33MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-31 00:37:53
JupyterNotebook
python专案 个人python学习项目 注意：回归模型的性能指标 以下是回归问题的三种常见评估指标： 平均绝对误差（MAE）是误差绝对值的平均值： $$ \ frac 1n \ sum_ {i = 1} ^ n | y_i- \ hat {y} _i | $$ 均方误差（MSE）是均方误差的均值： $$ \ frac 1n \ sum_ {i = 1} ^ n（y_i- \ hat {y} _i）^ 2 $$ 均方根误差（RMSE）是均方根误差的均方根： $$ \ sqrt {\ frac 1n \ sum_ {i = 1} ^ n（y_i- \ hat {y} _i）^ 2} $$ 积分示例$$ \ Gamma（z）= \ int_0 ^ \ infty t ^ {z-1} e ^ {-t} dt,。 $$ UML图 您还可以渲染如下的时序图： Alice->Bob:
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pythonProjects-master
----.gitignore(1KB)
----README.md(2KB)
----Bloomberg_ej()
--------SubFields_종류.xlsx(11KB)
--------utils_blpapi_EXAMPLES.ipynb(48KB)
--------reference()
--------ExampleText.txt(1KB)
--------utils_blpapi.py(13KB)
--------blpapi-developers-guide-2.54.pdf(1.58MB)
----test.txt(140B)
----SM()
--------2.5 Nonparametric Methods.ipynb(228KB)
--------auto.csv(38KB)
--------3 Linear Models for Regression.ipynb(675KB)
--------kernel_functions.py(3KB)
--------gp_utils.py(2KB)
--------GaussianProcesses.zip(5.35MB)
--------GP_1.ipynb(380KB)
--------GP_timeseries_example.py(4KB)
--------3 Linear Models for Regression_old.ipynb(340KB)
--------untitled.png(182KB)
----Matplotlib_Plot_Examples.ipynb(47KB)
----DeepLearningSC()
--------README.md(632B)
--------mnist_average_darkness.py(3KB)
--------test.py(7KB)
--------expand_mnist.py(2KB)
--------MyNetwork(481KB)
--------sg_step1.py(266B)
--------mnist_loader.py(3KB)
--------network2.py(15KB)
--------network.py(6KB)
--------mnist.pkl.gz(16.26MB)
--------mnist_svm.py(758B)
--------network3.py(13KB)
----settingGit1.txt(855B)
----05.03-2-fold-CV.png(7KB)
----SGTrip()
--------LSTM()
--------BS()
--------Autoencoders()
--------MNIST()
--------README.txt(293B)
--------path.py(148B)