방법 증거 기록
Mean Squared Error
Mean Squared Error is the foundational loss function for regression models, measuring the average squared deviation between predictions and observations. Originating from Gauss and Legendre's method of least squares (1805-1809), MSE is the basis for ordinary least squares regression and remains central to modern machine learning optimization.
원본 기록
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Mean Squared Error
분류학적 방법 기록 · mcdm / model-evaluation
- Gauss, C. F. (1809). Theoria Motus Corporum Coelestium in Sectionibus Conicis Solem Ambientium. Hamburg: Perthes and Besser. · URL
- Legendre, A. M. (1805). Nouvelles méthodes pour la détermination des orbites des comètes. Paris: F. Didot. · URL
- Goodman, L. A. (1960). On the exact variance of products. Journal of the American Statistical Association, 55(292), 708-713. · DOI 10.1080/01621459.1960.10483369
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