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Microsoft Security Essentials (开发代号Morro)是一款由微软(Microsoft)公司(收购一家反病毒软件厂商)开发的免费防病毒软件。该软件可以为正版 Windows 7提供保护,(注意:不支持正版Windows 2000、XP、Vista,微软已停止对这些系统的下载支持)使其免受病毒、间谍软件、rootkit 和木马的侵害。 展开全文
Microsoft Security Essentials (开发代号Morro)是一款由微软(Microsoft)公司(收购一家反病毒软件厂商)开发的免费防病毒软件。该软件可以为正版 Windows 7提供保护,(注意:不支持正版Windows 2000、XP、Vista,微软已停止对这些系统的下载支持)使其免受病毒、间谍软件、rootkit 和木马的侵害。
信息
类    别
免费防病毒软件
简    称
MSE
软件名称
Microsoft Security Essentials
软件平台
Windows 7
开发商
微软(Microsoft)公司
Microsoft Security Essentials研发背景
Microsoft Security Essentials (以下简称 MSE)是一款由微软(Microsoft)公司(收购一家反病毒软件厂商)开发的免费防病毒软件。MSE 软件于2008年11月18日星期二对外宣布,这标志着 Microsoft 公司个人电脑安全策略的一次变化。Microsoft 曾于2006年5月推出了集所有功能于一身的服务——OneCare 安全软件,但其仅能勉强占据日趋饱和的个人电脑安全市场 2% 的份额,而且也未能通过多项病毒测试。OneCare 已于2009年6月停止开发。MSE 软件是一项适用于小规模的计算机的免费、低成本的托管服务。Microsoft 在线服务部的产品管理高级总监 Amy Barzdukas 说:“这一新的、无成本的软件将使我们有能力保护更多的消费者,尤其是在市场正面临恶意软件的增长速度高于购买新的个人电脑的增长速度这种情况下。”
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问答
  • mse

    2015-09-09 16:02:53
    若误差为e,mse(e)=(e*e')/length(e) MSE是平均平方误差性能函数,是网络性能函数。平方误差就是指误差的平方

    若误差为e,mse(e)=(e*e')/length(e)

    MSE是平均平方误差性能函数,是网络性能函数平方误差就是指误差的平方

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  • 预测评价指标RMSE、MSE、MAE、MAPE、SMAPE

    万次阅读 多人点赞 2019-02-21 10:50:31
    RMSE 均方根误差(Root Mean Square Error) ...MSE 均方误差(Mean Square Error) MAE 平均绝对误差(Mean Absolute Error) MAPE 平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error) ...

    假设:
    预测值:y^={y1^,y2^,...,yn^}\mathbf{\hat{y}}=\{\hat{y_1}, \hat{y_2} , ... , \hat{y_n}\}
    真实值:y={y1,y2,...,yn}\mathbf{y}=\{y_1, y_2, ..., y_n\}

    MSE

    均方误差(Mean Square Error)
    MSE=1ni=1n(y^iyi)2 MSE=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (\hat{y}_i - y_i)^2

    范围[0,+∞),当预测值与真实值完全吻合时等于0,即完美模型;误差越大,该值越大。

    RMSE

    均方根误差(Root Mean Square Error),其实就是MSE加了个根号,这样数量级上比较直观,比如RMSE=10,可以认为回归效果相比真实值平均相差10。
    RMSE=1ni=1n(y^iyi)2 RMSE=\sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (\hat{y}_i - y_i)^2}
    范围[0,+∞),当预测值与真实值完全吻合时等于0,即完美模型;误差越大,该值越大。

    MAE

    平均绝对误差(Mean Absolute Error)
    MAE=1ni=1ny^iyi MAE=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |\hat{y}_i - y_i|
    范围[0,+∞),当预测值与真实值完全吻合时等于0,即完美模型;误差越大,该值越大。

    MAPE

    平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error)
    MAPE=100%ni=1ny^iyiyi MAPE=\frac{100\%}{n}\sum_{i=1}^n \left |\frac{ \hat{y}_i - y_i }{ y_i } \right |

    范围[0,+∞),MAPE 为0%表示完美模型,MAPE 大于 100 %则表示劣质模型。

    可以看到,MAPE跟MAE很像,就是多了个分母。

    注意点:当真实值有数据等于0时,存在分母0除问题,该公式不可用!

    SMAPE

    对称平均绝对百分比误差(Symmetric Mean Absolute Percentage Error)

    SMAPE=100%ni=1ny^iyi(y^i+yi)/2 SMAPE=\frac{100\%}{n}\sum_{i=1}^n \frac{ |\hat{y}_i - y_i| }{ (|\hat{y}_i| + |y_i|)/2 }

    注意点:当真实值有数据等于0,而预测值也等于0时,存在分母0除问题,该公式不可用!

    Python代码

    # coding=utf-8
    import numpy as np
    from sklearn import metrics
    
    # MAPE和SMAPE需要自己实现
    def mape(y_true, y_pred):
        return np.mean(np.abs((y_pred - y_true) / y_true)) * 100
    
    def smape(y_true, y_pred):
        return 2.0 * np.mean(np.abs(y_pred - y_true) / (np.abs(y_pred) + np.abs(y_true))) * 100
    
    y_true = np.array([1.0, 5.0, 4.0, 3.0, 2.0, 5.0, -3.0])
    y_pred = np.array([1.0, 4.5, 3.5, 5.0, 8.0, 4.5, 1.0])
    
    # MSE
    print(metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred)) # 8.107142857142858
    # RMSE
    print(np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred))) # 2.847304489713536
    # MAE
    print(metrics.mean_absolute_error(y_true, y_pred)) # 1.9285714285714286
    # MAPE
    print(mape(y_true, y_pred)) # 76.07142857142858,即76%
    # SMAPE
    print(smape(y_true, y_pred)) # 57.76942355889724,即58%
    
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  • MSE102
  • MSE672:TEM简介 MSE672:2021年Spring学期在田纳西大学的MSE系开设的课程 由Gerd Duscher撰写, 从此 开始
  • mse杀毒

    2013-07-02 10:50:50
    mse杀毒
  • 均方误差(MSE)

    万次阅读 多人点赞 2019-08-18 13:51:30
    均方误差单独扽概念是很简单的,...MSE(均方差、方差):Mean squared error RMSE(均方根、标准差):Root mean squared error 数理统计中均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值,记为MSEMSE是衡量“...

    均方误差单独扽概念是很简单的,这里只做介绍,更深一步的内容会在后面列出来。

    1. SSE(和方差、误差平方和):The sum of squares due to error
    2. MSE(均方差、方差):Mean squared error
    3. RMSE(均方根、标准差):Root mean squared error

    数理统计中均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值,记为MSE。MSE是衡量“平均误差”的一种较方便的方法,MSE可以评价数据的变化程度,MSE的值越小,说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。
    首先先回顾复习三个概念:
    1)方差:方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据的离散程度的度量方式,方差越大,离散度越大。求解方式为,各随机变量与平均值差值的平方和的平均数(先求差,再平方,再平均)

    平均数:

    M=x1+x2++xnnM=\frac{x_1+x_2+\cdots+x_n}{n}

    方差公式:

    s2=(x1M)2+(x1M)2++(xnM)2ns^2=\frac{(x_1-M)^2+(x_1-M)^2+\cdots+(x_n-M)^2}{n}

    也可以通过以下的方式进行求解方差

    D(x)=E(x2)(E(x))2D(x)=E(x^2)-(E(x))^2

    2)标准差:标准差就是方差的算术平方根,它反映组内个体间的离散程度。因此它的过程是与平均值之间进行差值计算。

    标准差公式:

    σ=1ni=1n(xiμ)2\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(x_i-\mu)^2}

    3)样本方差

    σ^2=1n1i=1n(xiμ)2\hat{\sigma}^2=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^n(x_i-\mu)^2

    这里之所以列出样本方差的样子,是因为样本方差更多被采用,因为他是无偏估计的,只做了解。感兴趣的可以到网上搜下与方差的“无偏”证明。

    1.SSE(和方差)

    在统计学里,该参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的误差的平方和,计算公式为,

    SSE=i=1mwi(yiyi^)2SSE=\sum_{i=1}^{m}w_i(y_i-\hat{y_i })^2

    其中 yiy_i 是真实数据 yi^\hat{y_i} 是拟合的数据,wi>0w_i>0 从这里可以看出SSE越接近于0,说明模型选择和拟合更好,数据预测也越成功。接下来的MSE和RMSE因为和SSE是同出一宗,所以效果一样。

    2.MSE(均方误差)

    该统计参数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值,也就是 SSEn\frac{SSE}{n}SSESSE 没有太大的区别,计算公式为:

    MSE=SSEn=1ni=1mwi(yiyi^)2MSE=\frac{SSE}{n}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{m}w_i(y_i-\hat{y_i })^2

    其中 nn 为样本的个数。

    3.RMSE(均方根误差)

    该统计参数,也叫回归系统的拟合标准差,是MSE的平方根,计算公式为

    RMSE=MSE=SSEn=1ni=1mwi(yiyi^)2RMSE=\sqrt{MSE}=\sqrt{\frac{SSE}{n}}=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{m}w_i(y_i-\hat{y_i })^2}

    以上三个统计参数,虽然略有细微的差别,但是代表的都是数据拟合的好坏,只是标准不一样。

    展开全文
  • MSE function

    2020-12-01 11:18:32
    I have a model compiled with the MSE loss function. I could not use the tool because the function is not implemented. Have you any suggestions? Thank you</p><p>该提问来源于开源项目:Trusted-AI/...
  • WMSE

    2020-06-23 16:48:36
    class Weighted_mse_mae(nn.Module): def __init__(self, mse_weight=1.0, mae_weight=1.0, NORMAL_LOSS_GLOBAL_SCALE=0.00005): super(Weighted_mse_mae, self).__init__() self.NORMAL_LOSS_GLOBAL_SCALE = ...
    class Weighted_mse_mae(nn.Module):
    	def __init__(self, mse_weight=1.0, mae_weight=1.0, NORMAL_LOSS_GLOBAL_SCALE=0.00005):
    		super(Weighted_mse_mae, self).__init__()
    		self.NORMAL_LOSS_GLOBAL_SCALE = NORMAL_LOSS_GLOBAL_SCALE
    		self.mse_weight = mse_weight
    		self.mae_weight = mae_weight
    
    	def forward(self, input, target): #, mask
    		balancing_weights = (1, 1, 5, 10, 30, 32)
    		weights = torch.ones_like(input) * balancing_weights[0]
    		#weights = torch.nn.Parameter(weights, requires_grad=True)
    
    		thresholds = [ dBZ_to_pixel(ele) for ele in np.array([10, 20, 30, 40, 50]) ]
    		for i, threshold in enumerate(thresholds):
    			weights = weights + (balancing_weights[i + 1] - balancing_weights[i]) * (target >= threshold).float()
    
    		#input: S*B*H*W
    		mse = torch.sum(weights * ((input-target)**2), (2, 3))
    		mae = torch.sum(weights * (torch.abs((input-target))), (2, 3))
    		'''
    		mse = weights * torch.nn.MSELoss(reduce=True, size_average=True)(input, target)
    		mse = torch.sum(mse, (2,3,4))
    		mae = weights * torch.nn.L1Loss(reduce=True, size_average=True)(input, target)
    		mae = torch.sum(mae, (2,3,4))
    		'''
    		loss_value = self.NORMAL_LOSS_GLOBAL_SCALE * (self.mse_weight*torch.mean(mse) + self.mae_weight*torch.mean(mae))
    		return loss_value
    
    展开全文
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    2018-11-04 18:45:00
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    2020-12-02 19:12:53
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    2021-01-07 02:03:41
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    2019-04-02 15:49:26
    计算MSE的代码,MSE常用于评估图像去噪结果等等。
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    2016-12-05 19:46:48
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    2014-12-29 14:07:02
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    热门讨论 2013-01-10 13:59:44
    MSE删除工具,手动删除卸载MSE后的残留文件。
  • Use MSE ?

    2020-11-22 18:36:12
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    2016-04-19 09:53:55
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