基础神经网络搭建，python，公式推导，随机梯度下降，均方误差MSE，链式求导法则，基础搭建，参数更新

今天小编就为大家分享一篇python 计算平均平方误差的实例 (MSE)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

来源于知乎，本文就回归树的基本原理进行讲解，并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。我们用人话而不是大段的数学公式来讲讲回归树是怎么一回事。如果预测某个连续变量的大小，最简单的模型之一就是用平均值。比如同事的平均年龄是28岁，那么新来了一批同事，在不知道这些同事的任何信息的情况下，直觉上用平均值28来预测是比较准确的，至少比0岁或者100岁要靠谱一些。我们不妨证明一下我们的直觉：1.定义损失函数L，其中y_hat是对y预测值，使用MSE来评估损失：2.对y_hat求导:3.令导数等于0，最小化MSE

来源于知乎，本文就回归树的基本原理进行讲解，并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。我们用人话而不是大段的数学公式来讲讲回归树是怎么一回事。如果预测某个连续变量的大小，最简单的模型之一就是用平均值。比如同事的平均年龄是28岁，那么新来了一批同事，在不知道这些同事的任何信息的情况下，直觉上用平均值28来预测是比较准确的，至少比0岁或者100岁要靠谱一些。我们不妨证明一下我们的直觉：1.定义损失函数L，其中y_hat是对y预测值，使用MSE来评估损失：2.对y_hat求导:3.令导数等于0，最小化MSE