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.
Regjistri burimor
Citimet kopjuar fjalë për fjalë nga regjistri burimor i metodës. Asnjë verifikim në nivel pretendimi nuk nënkuptohet prej tyre.
- 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
Pretendime të kuruaruara
Pretendimet e ruajtura në librin e dëshmive, secili me vlerësimin e vet.
Ky pamje nuk shpik një vlerësim pretendimi kur libri i dëshmive nuk ka asnjë.
Metoda të lidhura
Të gjeneruara nga grafiku metodologjik dhe të paraqitura si marrëdhënie të sugjeruara nga makina — asnjë pretendim dëshmie nuk nënkuptohet.