MLLossFunctions — ספרייה מאת RicardoSantos

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

ספריית Pine

ברוח TradingView אמיתית, המחבר פרסם את קוד Pine זה כספריית קוד פתוח כך 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 השימוש החוזר בקוד זה בפרסום כפוף לכללי הבית.

כתב ויתור

המידע והפרסומים אינם אמורים להיות, ואינם מהווים, עצות פיננסיות, השקעות, מסחר או סוגים אחרים של עצות או המלצות שסופקו או מאושרים על ידי TradingView. קרא עוד בתנאים וההגבלות.

רוצה להשתמש בספרייה זו?

העתק את השורה הבאה והדבק אותה בסקריפט שלך.