MLLossFunctions — RicardoSantos 의 라이브러리

arrays statistics AI ml machinelearning artificial_intelligence neuralnetwork loss function

arrays statistics ai ml machinelearning artificial_intelligence neuralnetwork loss function

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

파인 라이브러리

트레이딩뷰 정신에 따라 오써는 이 파인 코드를 오픈 소스 라이브러리로 퍼블리쉬하여 당사 커뮤니티의 다른 파인 프로그래머들이 쓸 수 있도록 하였습니다. 오써에게 찬사를! 여러분은 이 라이브러리를 프라이빗 또는 오픈 소스 퍼블리케이션에 쓸 수 있지만 퍼블리케이션에 재사용은 하우스룰을 따릅니다.

면책사항

이 정보와 게시물은 TradingView에서 제공하거나 보증하는 금융, 투자, 거래 또는 기타 유형의 조언이나 권고 사항을 의미하거나 구성하지 않습니다. 자세한 내용은 이용 약관을 참고하세요.

이 라이브러리를 쓰시겠습니까?

텍스트를 클립보드에 카피한 뒤 님의 스크립트에 붙여 넣기.