1樓：此id已成大爺
mse是檢驗神經網路演算法的誤差分析。
3、編輯完成之後，執行改**就可以得到想要的均方誤差了。
matlab是matrix laboratory(矩陣實驗室)的縮寫，是由美國mathworks公司於20世紀80年代初推出的一套以矩陣計算為基礎的、適合多學科、多種工作平臺的功能強勁的大型軟體。
matlab將科學計算、資料視覺化、系統**和互動式程式設計功能整合在非常便於使用的環境中，具有程式設計效率高、使用者使用方便、擴充能力強、移植性好等特點。經過mathworks公司的不斷完善，目前matlab已經發展成為國際上最優秀的高效能科學與工程計算軟體之一。
matlab和mathematica、maple並稱為三大數學軟體。它在數學類科技應用軟體中在數值計算方面首屈一指。matlab將數值分析、矩陣計算、科學資料視覺化以及非線性動態系統的建模和**等諸多強大功能整合在一個易於使用的視窗環境中。
為科學研究、工程設計以及必須進行有效數值計算的眾多科學領域提供了一種全面的解決方案，並在很大程度上擺脫了傳統非互動式程式設計語言(如c、fortran)的編輯模式，代表了當今國際科學計算軟體的先進水平。
2樓：du瓶邪
std這個函式就是求均方差的，但要注意std這個函式有兩種呼叫形式，help-->std檢視具體資訊！
方均根誤差 rmse=sqrt(sum((ti-ai).^2)/n)
其中 ti 是準確值陣列，ai 是模型的預計值陣列，而n是資料點的總個數。
3樓：匿名使用者
謝謝樓上了，標準誤差定義為各測量值誤差的平方和的平均值的平方根，故又稱為均方誤差。我的理解是均方誤差，在概率上的意思就是標準差，那麼std這個函式是在某種程度上與mse是等同的，right？
4樓：匿名使用者
根據定義求 或者神經網路工具箱的》 help mse mse mean squared error performance function. syntax perf = mse(e,y,x,fp) dperf_dy = mse('dy',e,y,x,perf,fp); dperf_dx = mse('dx',e,y,x,perf,fp); info = mse(code)
5樓：
路人偶遇均方誤差= 9.52768e-05（迴歸），不知有用否
求高手指點，用matlab計算—最小二乘法及均方誤差
6樓：匿名使用者
用fit函式或者nlinfit,nlinfit是最小平方估計
比如第一個
>> y= [19.0 32.3 49.0 73.3 97.8]
y =19.0000 32.3000 49.0000 73.3000 97.8000
>> x=[19 25 31 38 44]
x =19 25 31 38 44
>> fit(x',y','a+b*x^2')
warning: start point not provided, choosing random start point.
> in fit>handlewarn at 715
in fit at 315
ans =
general model:
ans(x) = a+b*x^2
coefficients (with 95% confidence bounds):
a = 0.9726 (0.7579, 1.187)
b = 0.05004 (0.04986, 0.05021)
用nlinfit
建立m檔案mymodel.m
function y=mymodel(beta,x)
y=beta(1)+beta(2)*x.^2;
console下輸入：
nlinfit(x,y,@mymodel,[0 0])
ans =
0.9726 0.0500
第二個我不知道函式模型，沒法擬合
x=[0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55];
y=[0 1.27 2.16 2.
86 3.44 3.87 4.
15 4.37 4.51 4.
58 4.62 4.64];
建立m檔案mymodel.m
function y=mymodel(beta,x)
y=beta(1)*exp(-beta(2)./x);
console下輸入：
nlinfit(x,y,@mymodel,[1 1])
ans =
5.5031 8.7873
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