均方误差MS E损失函数

均方误差（MSE）是一种常用的损失函数，通常用于回归问题。它衡量模型预测值与真实值之间的平均偏差的平方。均方误差越小，表示模型的预测越准确。公式如下：

MSE = (1/n) * Σ(y - ŷ)²

其中，n是样本数，y是真实值，ŷ是模型的预测值。

如果使用均方误差作为损失函数，则在训练模型时需要最小化均方误差。一种常见的方法是使用梯度下降算法来求解最小化均方误差的参数。