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MATLAB均方根误差
Matlab
拟合以后 ,里面的
均方根误差
是什么啊??
答:
均方根误差亦称标准误差,其定义为 ,i=1,2,3,…n
。在有限测量次数中,均方根误差常用下式表示:√
[∑di^2/n]=Re
,式中:n为测量次数;di为一组测量值与真值的偏差。均方根误差 root-mean-square error, 均方根误差亦称标准误差,其定义为 ,i=1,2,3,…n。在有限测量次数中,均...
Matlab
正态拟合后得出的SSE,RMSE,R-square是什么意思
答:
RMSE——root mean square error 均方根误差
R square称为方程的确定系数,0~1之间,越接近1,表明方程的变量对y的解释能力越强
。
用
MATLAB
求RMSE
答:
function f=RMSE(h1,h2)RMSE return RMSE(
均方根误差
) 求两图像的均方根误差 input must be a imagehandle 输入图像句柄 image fusion evaluate parameter 图像融合评价参数 example 标准图像 h1 融合后图像 h2 f=RMSE(h1,h2);融合图像与标准图像差异程度,差异越小说明融合图像与标准图...
matlab
有关MSE与RMSE的问题
答:
RMSE叫“Root Mean Square Error”,即在MSE基础上要开根号,中文译为“均方根误差”,
MSE=MSE开根号
。亦即RMSE是MSE的平方根。
matlab
求最小
均方根误差
MSE,等于0,该怎么求
答:
我的思路是这样:读入图像I。注意I应是double类型,不要用uint8 J = adaptive_median_filtering(I); % 做滤波 mse = mean((I(:)-J(:)).^2); % 求mse 请把adaptive_median_filtering这里单独封装成一个函数,然后按我的代码就可以求mse了。
matlab
中如何求一张图片的
均方根误差
RMSE
答:
图片的RMSE?你只能说是某一些指标的RMSE,调用函数mse(E),然后开根号即可求出,其中E=实际输出-模型输出,不懂的问我
matlab
拟合两条温度曲线找到发生偏差的坐标?
答:
= -1.28 (-8.511, 5.952)Goodness of fit:SSE: 248 R-square: 0.9993 Adjusted R-square: 0.9992 RMSE: 5.952 注:误差平方和(SSE)2. R-Square(复相关系数或复测定系数)3. Adjusted R-Square(调整自由度复相关系数)4.Root mearn squared error(RMSE),(
均方根误差
)
matlab
灰度图像与原彩色图像可以直接计算
均方根误差
么?
答:
一个是三通道矩阵,一个是单通道矩阵,没法做
误差
计算。除非安装一定规则把彩图转灰度图(比如rgb2gray),然后两个灰度图再计算误差。
matlab
中求一组数据的线性度,求大神
答:
Coefficients (with 95% confidence bounds):系数(95%的置信区间):p1 = -0.1508 (-0.1643, -0.1373)p2 = -0.05909 (-1.658, 1.54)Goodness of fit:SSE(残差平方和): 14.14 R-square(r2检验): 0.9861 Adjusted R-square: 0.9845 RMSE(
均方根误差
): 1.253 ...
MATLAB
曲线拟合
答:
(-2.581e-009, -1.167e-009)p6: 9.104e-007 (8.015e-007, 1.019e-006)p7: -2.259e-005 (-2.756e-005, -1.762e-005)拟合的优度指标显示,SSE(残差平方和)为8.865e-011,R-squared接近1,为0.9993,调整后的R-squared为0.999,RMSE(
均方根误差
)为2.219e-006,...
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