该做作品由南信大11级硕D316集体于2011.12.21凌晨2:40完成，为尊重我们的劳动成果，请遵守如下条例： 1.下载后能给予鼓励性评价。 2.作为样本同时也为保持作品的多样性，本文只提供了第一步的划分结果，并给出了相应的图片和参数，后续划分请参考第一步划分。 最后，316宿舍祝大家期末考试顺利，预祝大家新年愉快！

模型评价：回归模型的常用评价指标 1） 样本误差：衡量模型在一个样本上的预测准确性         样本误差 = 样本预测值 – 样本实际值 2） 最常用的评价指标：均误差方（MSE）         指标解释：所有样本的样本误差的平方的均值         指标解读：均误差方越接近0，模型越准确 3） 较为好解释的评价指标：平均绝对误差（MAE）         指标解释：所有样本的样本误差的绝对值的均值         指标解读：平均绝对误差的单位与因变量单位一致，越接近0，模型越准确 4）平均绝对误差的衍生指标：平均绝对比例误差（MAPE）         指标解释：所有样本的样本误差的

就读华南理工大学软件工程硕士的同学，学习《高级计算机网络》课程，如果是袁华老师的学生，下载了这个文件以后就不用买ＣＣＮＡ１的课本了，毕竟商业考试的教材也不便宜。本文档无加密，可任意修改，欢迎传播。

多点路径规划指标机器人强化学习 增强学习已成为研究和研究的热门话题，该领域的许多领域都未曾动过。 这些领域之一是在物理机器人上实施强化学习算法。 我探索了在物理定制3D打印机器人Benny和Bunny上实现RL算法的过程，从A到B。这个项目是我本科生最后一年学习自学选修课的一部分，目的是学习强化学习（RL）的基础知识。 最初，编码直接发生在物理机器人上，但是在项目进行到一半时，很明显项目的算法和硬件需要去耦； 很难确定问题出在硬件还是RL算法中。 在RL算法中进行的仿真测试表明，在较小的状态空间（<= 100个状态）中，结果令人鼓舞，但是一旦问题扩展到包含400个状态的远期奖励，则对于所探索的RL算法中的任何一个都无法收敛。 从仿真结果来看，在硬件上实现可行之前，需要在仿真中探索更强大的算法。 模拟 所有的代码都是用C ++编写的，没有框架或外部库。 这样做有两个原因： 我想要的代码既可以用于模拟训练，也可以用于完全在机器人上完成的训练，而无需进行数据传输。 之所以需要这种可移植性，是因为机器人使用的CPU和内存有限的微控制器，而增加数据传输将为系统增加更多的复杂性。 使用Tensor

35多尺度熵（Multiscale entropy

比较三种信道估计算法的MSE曲线，通过MSE来比较他们的性能

ASC旁瓣相消----MSE准则.mASC旁瓣相消----MSE准则.mASC旁瓣相消----MSE准则.m

该函数在评估去噪算法的性能时很有用，例如心电图、脑电图、音频（语音）等。我附上了一个演示脚本，您可以使用它来运行以了解其用途。 如果您对使用此代码有疑问，请与我联系

图像的均方误差的matlab代码图片_MSE 此Matlab代码用于查找两个图像的MSE（均方误差）。 注意：如果您在系统或项目中使用我的代码，则应始终引用我的论文作为参考 Functions: Main function : main.m MSE calculating function : msev.m %%%%%%%%%%% ------------------- $$$$$$$$ >>>>>作者JITHIN KC <<<< $$$$$$$$$ ----------------- %%%%%%%%%%%%%%% @@@如有任何疑问，请联系：

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