模式识别最小均方误差算法

最小均方误差（Mean Squared Error, MSE）算法是一种常见的模式识别算法。该算法的目标是通过最小化样本数据的均方误差来寻找最优的模型参数。具体而言，该算法通过对样本数据进行拟合，得到一个预测模型，然后计算该模型对样本数据的预测误差，并将所有样本的误差平方求和，最终得到均方误差。随后，该算法会不断调整模型参数，使得均方误差不断减小，直到误差最小。最小均方误差算法在信号处理、机器学习、统计学等领域得到了广泛应用。