机器学习基础概述

实用特征：可观察且可量化

L2损失：平方误差

均方误差 (MSE) ：指的是每个样本的平均平方损失。要计算 MSE，请求出各个样本的所有平方损失之和，然后除以样本数量

 

 

 虽然 MSE 常用于机器学习，但它既不是唯一实用的损失函数，也不是适用于所有情形的最佳损失函数。