机器学习中的均方根误差、均方误差、平均绝对误差、L1、L2范数介绍

1.均方根误差RMSE

RMSE：计算平方和的根，测量预测向量与目标值向量之间的距离，又称为欧几里得范数,L2范数

2.均方误差MSE

3.平均绝对误差MAE

MAE：计算绝对值的总和，对应于L1范数，又称为曼哈顿距离

4.包含n个分量的向量Vk的范数定义为如下所示:

0范数仅给出向量的基数即元素的数量
无穷大范数给出向量中的最大绝对值

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