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
Библиотека Pine
В истинном духе TradingView автор опубликовал этот код Pine как библиотеку с открытым исходным кодом, чтобы другие программисты Pine из нашего сообщества могли её использовать. Браво автору! Вы можете использовать эту библиотеку для личного пользования или в других публикациях с открытым исходным кодом, но повторное использование этого кода в публикациях регулируется Правилами поведения.
Отказ от ответственности
Библиотека Pine
В истинном духе TradingView автор опубликовал этот код Pine как библиотеку с открытым исходным кодом, чтобы другие программисты Pine из нашего сообщества могли её использовать. Браво автору! Вы можете использовать эту библиотеку для личного пользования или в других публикациях с открытым исходным кодом, но повторное использование этого кода в публикациях регулируется Правилами поведения.