线性回归

训练模型表示通过有标签样本来学习(确定)所有权重和偏差的理想值。在监督式学习中,机器学习算法通过以下方式构建模型:检查多个样本并尝试找出可最大限度地减少损失的模型;这一过程称为经验风险最小化

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

转载于:https://www.cnblogs.com/Macaulish/p/8519976.html

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