机器学习残差分布

简述信息一览：

• 1、学习心得(一):什么是机器学习
• 2、结构残差是什么意思?
• 3、基础知识复习:残差(residuals)是什么

学习心得(一):什么是机器学习

1、机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。 深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。

2、③算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后台开发、app开发、数据分析、项目管理，则是一个学习算法的一个加分项。

3、机器学习主要就是找到目标函数并且做参数估计，虽然有很多现成工具，但是不熟悉优化问题的话，会很抓瞎。熟悉几个模型：神经网络（SAE、RBM、CNN等）、SVM、最大熵、CRF、随机森林、GMM等等。了解不同应用场景下各种模型有什么优劣，挑一些自己以后可能常用到的多练习。

4、学习机器学习：机器学习是AI的一个重要分支，涉及到许多算法和技术，如监督学习、无监督学习、深度学习等。从基本的线性回归和逻辑回归开始，逐步学习其他算法，如决策树、支持向量机、随机森林、神经网络等。

5、在探索和咨询的过程中，我了解到机器学习和深度学习的重要性。从吴恩达的入门***到《Python深度学习》（Keras版），我逐渐积累理论基础，但发现仅凭这些还远远不够。我开始深入学习C++和Python的编程技能，试图构建一个坚实的知识体系。

6、jupyter notebook确实是一个非常好用的东西，特别是在网上学各种教程的时候，一般他们都会给出你可以互动的notebook来。同时，平时自己想要实验一些小的东西，用notebook也会特别方便。当然，直接用亚马逊 aws或者其他的供应商的远程端也是可以的。

结构残差是什么意思?

1、结构残差是指实际观测数据与某种预测模型之间的差异，由于数据的本身特性以及预测模型的限制，导致观测数据与模型预测存在偏差。结构残差通常被用于评估预测模型的好坏，包括模型的偏差和方差等。结构残差的计算方法是将实际测量值减去预测值，并经过预测模型的偏差校正，得到最终的差异结果。

2、总结来说，残差（residuals）不仅是误差的另一种表述，更是优化算法和网络设计中不可或缺的元素，它引导我们向目标逼近，揭示出模型的潜力与局限。深入掌握这一概念，将为你的深度学习旅程增添一抹亮色。

3、残差是指实际观测值与模型预测值之间的差值。简单来说，如果一个实验或者观测得到一个数据点，我们通常会使用一个模型来预测这个数据点的值。这个模型基于已知的数据和某些假设进行预测，预测得到的值称为预测值或模型值。而实际观测到的值可能与预测值有所偏差，这种偏差就是残差。

基础知识复习:残差(residuals)是什么

1、残差平方和（Sum of Squares of Residuals，SSR）是回归模型中用来衡量实际观测值与回归模型预测值之间差异的一个统计量。它表示了模型无法解释的部分，即残差的总平方和。回归平方和（Sum of Squares Total，SST）是所有观测值与它们的平均值之间的差异的总和的平方和，也可以看作是总变差。

2、此外，ss也可以是Sum of Squares的缩写，具体含义取决于上下文和使用者的定义。在建立线性模型时，ss通常指残差平方和（Sum of Squares Residuals），也就是实际值和预测值之间的差异。

3、不知道你要怎样比较预测值和真实值，比如计算一下残差值，或者计算一下均方误差之类？ 在Linear Regression对话框，点Save按钮，会出现Linear Regression： Save对话框，在Predicted Values（预测值）和Residuals（残差）栏都选Unstandardized，。

4、要使用PMSPE命令，在Stata命令窗口中键入以下语法：其中，actual是观测到的实际值变量，predicted是对应的预测值变量。可选的if和in子句用于指定数据子集。PMSPE命令还支持一些选项，可以更细致地控制计算方法和输出。常用的选项包括：mse：计算均方误差（Mean Squared Error）而不是PMSPE。

5、SS_res 是残差平方和（Sum of Squares Residuals），表示模型预测值与实际观测值之间的差异的平方和。SS_tot 是总平方和（Sum of Squares Total），表示实际观测值与数据均值之间的差异的平方和。

6、SSR（regression sum of squares）为回归平方和，SSE（error sum of squares）为残差平方和。回归平方和ESS是总偏差平方和（总离差平方和）TSS与残差平方和之差RSS，ESS= TSS-RSS。

关于机器学习残差分布，以及残差分析的作用的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。