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多尺度排列熵和多尺度样本熵，写论文时使用过，供参考……

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MAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE 以上是对于预测问题的评价指标。 1.平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE） 误差越大，该值越大。 2.均方误差（Mean Squared Error, MSE） 误差越大，该值越大。 SSE(和方差)与MSE之间差一个系数n，即SSE = n * MSE，二者效果相同。 3.均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE） 是MSE的算数平均根 误差越大，该值越大。 4.平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error, MAPE） 注意：当真实值有数据等

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含实验报告。 采用最小平方误差判别（MSE），对线性可分数据集和非线性可分数据集进行分类。通过实验观察不同参数取值分类结果的差异性。 在线性不可分的情况下，不等式组不可能同时满足。一种直观的想法就是，希望求一个α*使被错分的样本尽可能少。这种方法通过求解线性不等式组来最小化错分样本数目，通常采用搜索算法求解。

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