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通俗易懂讲解均方误差 (MSE)「建议收藏」测量预测值与某些真实值匹配程度。MSE通常用作回归问题的损失函数。例如，根据其属性估算公寓的价格。这是维基百科中定义的均方误差(MSE)公式。它代表了一个非常简单的概念，但如果您刚开始使用ML，可能不太容易读懂。让我们从内而外拆开包装。MSE计算模型的预测Ŷ与真实标签Y的接近程度。您希望误差变为0。如果您预测房价，误差可能是预测价格与实际价格之间的差异。从标签中减去预测是行不通的。误差可能为负也可能为正，这是对样本求和时的问题。您可以取绝对值或误差的平方。取平方有一个特性，它惩罚更大的
数据库设计实战（一）：数据库设计规范「建议收藏」一、数据库设计流程1、需求分析确定用户对数据库系统的使用要求和各种约束条件，形成用户需求规约2、概念设计对用户要求描述的现实世界，通过对其分类、聚集和概括，建立抽象的概念数据模型3、逻辑设计将现实世界的概念数据模型设计成数据库的一种逻辑模式，即适应于某种特定数据库管理系统所支持的逻辑数据模式4、物理设计对具体的应用任务选定最合适的物理存储结构、存取方法和存取路径等5、验证设计在其他设计基础上，收集数据并具体建立一个数据库，运行一些典型的应用任务来验证数据库设计的正确性
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