使用mse实现损失函数

MSE（Mean Squared Error）是一种常用的损失函数，用于衡量预测值与真实值之间的差异程度。它计算预测值与真实值之间差的平方的平均值。

MSE的公式为： MSE = (1/n) * Σ(yi - ŷi)²

其中，yi表示真实值，ŷi表示预测值，n表示样本数量。

MSE的分类： MSE属于回归问题中的损失函数，常用于线性回归、逻辑回归等模型的训练过程中。

MSE的优势：

1. 简单易懂：MSE的计算方法简单明了，只需要计算差的平方并求平均。
2. 平方项放大差异：MSE中的平方项可以放大预测值与真实值之间的差异，使得模型更加关注较大的误差。
3. 可导性：MSE是一个可导的函数，这使得在优化算法中可以方便地计算梯度，加速模型的训练过程。

MSE的应用场景： MSE广泛应用于各种回归问题中，例如房价预测、股票价格预测、销量预测等。在这些场景中，通过最小化MSE来优化模型参数，使得模型的预测结果与真实值尽可能接近。

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