5 เมตรหลังจากนั้นก็จะใช้แผ่นพื้นทั่วไปความหนา 5 เซนติเมตรความยาว 1.
- กำแพงกันดิน Retaining Wall
- Images
- รูปแบบของกำแพงกันดิน มีกี่ประเภท ใช้วัสดุอะไรบ้าง | OneStockHome
- Mean Squared Error (MSE) คืออะไร Mean Absolute Error (MAE) คืออะไร Root Mean Squared Error (RMSE) คืออะไร - Loss Function ep.2 - BUA Labs
กำแพงกันดิน Retaining Wall
y
Out[0]: tensor([102., 100., 98., 96., 94., 92., 90., 88., 86., 84., 82., 80.,
6., 4., 2., 0., -2., -4., -6., -8., -10., -12., -14., -16.,
-18., -20., -22., -24., -26., -28., -30., -32., -34., -36., -38., -40.,
-42., -44., -46., -48., -50., -52., -54., -56., -58., -60., -62., -64.,
-66., -68., -70., -72., -74., -76., -78., -80., -82., -84., -86., -88.,
-90., -92., -94., -96. ]) เปรียบเทียบ y, yhat ¶ นำมาพล็อตกราฟ เปรียบเทียบกัน In [0]: fig, ax = plt. subplots ( figsize = ( 9, 9))
ax. scatter ( x, y, label = "y")
ax. plot ( x. numpy (), yhat. numpy (), label = "yhat", color = 'red')
ax. legend ( loc = 'upper right')
Out[0]: < at 0x7f67d19f1160> Mean Abolute Error (MAE) หรือ L1 Loss คือ การคำนวน Error ว่า yhat ต่างจาก y อยู่เท่าไร ด้วยการนำมาลบกันตรง ๆ แล้วหาค่าเฉลี่ย โดยไม่สนใจเครื่องหมาย (Absolute) เพื่อหาขนาดของ Error โดยไม่สนใจทิศทาง $$\mathrm{MAE} = \frac{\sum_{i=1}^n\left| y_i-\hat{y_i}\right|}{n}$$ 2. 2 โค้ด MAE Function ¶ In [0]: def mae ( y, yhat):
return ( y - yhat). abs (). mean ()
2.
0 เมตร หากแต่ง Slope ปกติด้วยความลาดชัน 1:1. 5
จะทำให้สูญเสียพื้นที่ของโรงงาน จำเป็นต้องสร้างกำแพงกันดินขึ้นมา
สถานที่: Continental Factory, Hamaraj Eastern Seaboard Industrial Estate 4
Images
- รามอินทรา เฟอร์นิเจอร์ สาขา งามวงศ์วาน
- แปล เพลง long live india
- Mse wall คือ chinese restaurant
- Mse wall คือ group
- สกุล เงิน ksh
- Mse wall คือ chart
- โปรแกรม Crop วิดีโอ แหล่งดาวน์โหลด โปรแกรม Crop วิดีโอ ฟรี
- Mse wall คือ street
- New smile clinic เชียงราย
- เกม draw a stickman
- ยาทารักษาสิว tretinoin ใช้อย่างไรให้ปลอดภัย
- Mse wall คือ construction
รูปแบบของกำแพงกันดิน มีกี่ประเภท ใช้วัสดุอะไรบ้าง | OneStockHome
3 การใช้งาน MAE ¶ In [0]: error = mae ( y, yhat)
error
2. 4 เปรียบเทียบ Loss ¶ แทนที่เราจะหาค่าเฉลี่ย เราจะลองเปรียบเทียบ yhat, y ตัวต่อตัว สังเกต กราฟสีม่วง ความชันจะคงที่ และจุดต่ำสุดจะอยู่ที่ y - yhat = 0 คือ โมเดลทำนาย yhat ออกมาเท่ากับ y พอดี ทำให้ MAE Loss = 0 In [0]: fig, ax = plt. numpy (), ( y - yhat). numpy (), label = "MAE", color = 'purple')
Out[0]: < at 0x7f67d1948f60> Mean Squared Error (MSE), Quadratic Loss หรือ L2 Loss คือ การคำนวน Error ว่า yhat ต่างจาก y อยู่เท่าไร ด้วยการนำมาลบกัน แล้วยกกำลังสอง (Squared) เพื่อไม่ต้องสนใจค่าติดลบ (ถ้ามี) แล้วหาค่าเฉลี่ย เนื่องจากมีการยกกำลังสอง ทำให้ค่อนข้าง Sensitive ถ้าข้อมูลไม่ดี มีบางตัวที่นอกลู่นอกทาง yhat ตัวไหนที่ผิดจาก y ไปมาก จะถูกให้ความสำคัญมากกว่า yhat ตัวอื่น ๆ จะมีผลทำให้ Loss สูง $$\operatorname{MSE}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(Y_i-\hat{Y_i})^2$$ 3. 2 โค้ด MSE Function ¶ In [0]: def mse ( y, yhat):
return ( y - yhat). pow ( 2). mean ()
3. 3 การใช้งาน MSE ¶ In [0]: error = mse ( y, yhat)
3. 4 เปรียบเทียบ Loss ¶ แทนที่เราจะหาค่าเฉลี่ย เราจะลองเปรียบเทียบ yhat, y ตัวต่อตัว สังเกต กราฟสีม่วง ความชันจะขึ้นเร็วมาก เป็น Exponential เนื่องจาก MSE ยกกำลัง 2 และจุดต่ำสุดจะอยู่ที่ y - yhat = 0 คือ โมเดลทำนาย yhat ออกมาเท่ากับ y พอดี ทำให้ MSE Loss = 0 In [0]: fig, ax = plt.
set_xlim ([ - 50, 50])
ax. set_ylim ([ - 200, 2000])
ax. numpy (), label = "MSE", color = 'purple')
Out[0]: < at 0x7f67d18bfb00> $$\operatorname{RMSD}=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^n ( y_i - \hat y_i)^2}{n}}$$ Root Mean Squared Error (RMSE) หรือ Root Mean Squared Deviation (RMSD) คือ นำ MSE มาหา Squared Root ช่วยให้กลับมาเป็น Scale เดิม ทำให้ตีความได้ง่ายขึ้น 4. 2 โค้ด RMSE Function ¶ In [0]: def rmse ( y, yhat):
return (( y - yhat). mean ()). sqrt ()
4. 3 การใช้งาน RMSE ¶ In [0]: error = rmse ( y, yhat)
4. 5 เปรียบเทียบ Loss ¶ In [0]: fig, ax = plt. set_ylim ([ - 200, 300])
ax. sqrt ().
ช่องทางการชำระเงิน
ชำระเงินผ่านเครือข่ายธนาคาร
ไอเดียการใช้งานวัสดุก่อสร้าง
Mean Squared Error (MSE) คืออะไร Mean Absolute Error (MAE) คืออะไร Root Mean Squared Error (RMSE) คืออะไร - Loss Function ep.2 - BUA Labs
19% ในช่วง 24 ชั่วโมงที่ผ่านมา อ้างอิงข้อมูลจาก Coinmarketcap
ที่มา: fortune
กำแพงกันดินเสริมกำลัง Mechanically Stabilized Earth MSE Retaining Walls - YouTube
0 m)
Value: 1, 000, 000 Baht
ปัญหา: Slope ของที่ดินแปลง Z63 – Z64 ทับบริเวณแนวท่อแก๊ส จำเป็นต้องปรับความลาดเอียงของเชิงลาดใหม่
โดยการใช้ MSE wall
สถานที่: Plot Z63-Z64, Hemaraj Chonburi Industrial Estate 1
Steep Reinforced Slope
(High = 3. 0 – 5. 0 m)
Client: Hemaraj Land and Development Co., Ltd.
Value: 590, 000 Baht
Year: 2017
ปัญหา: Slope ของที่ดินแปลง G24 ล้ำเข้าไปในเขตถนน จำเป็นต้องปรับความลาดเอียงของเชิงลาดใหม่
สถานที่: Plot G24, Hemaraj Eastern Seaboard Industrial Estate 2
ภาพกำแพงกันดินแบบใช้กระสอบและ Geogrid
MSE wall using Pisa II block and geogrid reinforcement (High = 2. 0 – 3. 0 m. )
Value: 800, 000 Baht
ปัญหา: ไหล่ทางของถนน R1A ล้ำเข้าไปในแนวคลองระบายน้ำด้านข้าง จึงจำเป็นต้องสร้างกำแพงกันดินมาป้องกันไว้
สถานที่: Road R1A, Hemaraj Eastern Seaboard Industrial Estate
ภาพแพลนตัด Section กำแพงกันดินโดยใช้ PISA II และ Geogrid
MSE wall using Gabion facing with geogrid reinforcement (High = 14. ) Value: 7, 600, 000 Baht
Year: 2018
ปัญหา: พื้นที่ด้านทิศตะวันตกของโรงงานมีการตัดดิน ความสูง 14.
- Microsoft publisher 2010 ฟรี online
- ส กาย เทรน
- ไม้ชั้นวางของติดผนัง
- แหวน สวาท ตอน 4
- Card number แปล ภาษา m
- พระร่วง นั่ง สุพรรณบุรี เขต
- แปง เวฟ
- ในพระนิเวศน์พระองค์
- สุขภาพแบตเตอรี่ iphone 12 ลดลง 7
- Xen hotel นครปฐม
- หนัง เกาหลี ฮิต tiktok
- แอ พ เช็คประกันสังคม
- ป้าย จบ ปริญญา
- บัตร สะสม แต้ม ขนาด
- แบบ powerpoint ทางการ
- เชียงใหม่ พัทยา แอร์ เอเชีย บุฟเฟ่ต์
- ภายใน คอน โด
- เมือง ไทย ประกันชีวิต logo sonnerie
- สัก ตัวหนังสือ ที่ แขน กล คน แปรธาตุ
- บทประพันธ์ ภาษา อังกฤษ