mean square deviation的意思|示意
均方离差；标准差
mean square deviation的用法详解
英语单词“mean square deviation”（均方差）是统计学中的一个重要概念，用来衡量一组数据的离散度（即数据点与平均值之间的距离）。在实际应用中，均方差被广泛用于分类、回归、聚类等机器学习算法中，因为它可以帮助我们评估算法的性能和精度。
均方差的计算方法相对简单，先求出数据的平均值，再计算每个数据点与平均值之差的平方，将其求和并除以数据点个数即可。用公式表示为：
$$MSE=frac{1}{n}sum_{i=1}^n(y_i-hat{y_i})^2$$
其中，$n$表示数据点的个数，$y_i$表示实际值，$hat{y_i}$表示预测值。
均方差的取值范围是0到正无穷，值越小表示数据点与平均值之间的距离越接近，数据的离散度越小，反之则越大。在机器学习中，我们通常会尝试不同的算法和模型来不断降低均方差的值，从而提高模型的预测能力和准确度。
总的来说，均方差是一个十分重要的统计量，它能够帮助我们对数据进行量化和分析，对于机器学习和数据分析等领域都具有重要意义。
mean square deviation相关短语
1、 root-mean-square deviation 均方根差,标准差,平均平方数离差,均方根
2、 root mean square deviation 均方根偏差,根均方偏差,偏差,叠合后均方根误差
3、 Sample mean square deviation 样本平均差方
4、 root-mean square deviation 均方根差,平均平方根离差
5、 mean-square deviation of velocity 流速均方差
6、 mean-square deviation 平均值,均方偏差
7、 the mean square deviation 以均方差
8、 MSD mean square deviation 均方偏差
9、 mean square deviation index 均方差指标
mean square deviation相关例句
The reason is that the formula of calculating mean square deviation.
研究发现其根本原因是回归分析中均方差计算公式不合适.
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