MLLossFunctions — RicardoSantos 提供のライブラリ

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

Pineライブラリ

TradingViewの精神に則り、作者はPineコードをオープンソースライブラリとして公開し、コミュニティの他のPineプログラマーが再利用できるようにしました。作者に敬意を表します！このライブラリを個人的に、または他のオープンソースの投稿で使用することができますが、、このコードを投稿で再利用するには、ハウスルールに準拠する必要があります。

免責事項

これらの情報および投稿は、TradingViewが提供または保証する金融、投資、取引、またはその他の種類のアドバイスや推奨を意図したものではなく、またそのようなものでもありません。詳しくは利用規約をご覧ください。

このライブラリを使用したいですか？

以下の行をコピーして、スクリプト内に貼り付けてください。