PINE LIBRARY
MLLossFunctions
Library "MLLossFunctions"
Methods for Loss functions.
mse(expects, predicts) Mean Squared Error (MSE) " MSE = 1/N * sum((y - y')^2) ".
Parameters:
expects: float array, expected values.
predicts: float array, prediction values.
Returns: float
binary_cross_entropy(expects, predicts) Binary Cross-Entropy Loss (log).
Parameters:
expects: float array, expected values.
predicts: float array, prediction values.
Returns: float
Methods for Loss functions.
mse(expects, predicts) Mean Squared Error (MSE) " MSE = 1/N * sum((y - y')^2) ".
Parameters:
expects: float array, expected values.
predicts: float array, prediction values.
Returns: float
binary_cross_entropy(expects, predicts) Binary Cross-Entropy Loss (log).
Parameters:
expects: float array, expected values.
predicts: float array, prediction values.
Returns: float
파인 라이브러리
트레이딩뷰의 진정한 정신에 따라, 작성자는 이 파인 코드를 오픈소스 라이브러리로 게시하여 커뮤니티의 다른 파인 프로그래머들이 재사용할 수 있도록 했습니다. 작성자에게 경의를 표합니다! 이 라이브러리는 개인적으로 사용하거나 다른 오픈소스 게시물에서 사용할 수 있지만, 이 코드의 게시물 내 재사용은 하우스 룰에 따라 규제됩니다.
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해당 정보와 게시물은 금융, 투자, 트레이딩 또는 기타 유형의 조언이나 권장 사항으로 간주되지 않으며, 트레이딩뷰에서 제공하거나 보증하는 것이 아닙니다. 자세한 내용은 이용 약관을 참조하세요.
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