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机器学习中的均方根误差、平均绝对误差、L1、L2范数介绍

机器学习中的均方根误差、平均绝对误差、L1、L2范数介绍

作者: CurryCoder | 来源:发表于2018-10-23 20:47 被阅读86次

1.均方根误差

  • 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


    RMSE公式

2.平均绝对误差

  • MAE:计算绝对值的总和,对应于L1范数,又称为曼哈顿距离


    MAE公式

3.包含n个分量的向量Vk的范数定义为如下所示:

k范数.png
  • 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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