2020年8月30日

机器学习基础概述

摘要： 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。 阅读全文

posted @ 2020-08-30 21:59 cltt 阅读(100) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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