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
AIarraysartificial_intelligencefunctionlossmachinelearningmlneuralnetworkstatistics

ספריית Pine

ברוח TradingView אמיתית, המחבר פרסם קוד Pine זה כספריית קוד פתוח כדי שמתכנתי Pine אחרים מהקהילה שלנו יוכלו לעשות בו שימוש חוזר. כל הכבוד למחבר! אתה יכול להשתמש בספרייה זו באופן פרטי או בפרסומים אחרים בקוד פתוח, אך שימוש חוזר בקוד זה בפרסום כפוף לכללי הבית.

כתב ויתור