'''mean squared error (MSE)''' or '''mean squared deviation (MSD)'''

가장 많이 쓰이는 [[손실함수,loss_function]]

$E=\frac12\sum_k(y_k-t_k)^2$
여기서
 $y_k$ : [[신경망,neural_network]]의 출력
 $t_k$ : 정답 레이블
 $k$ : 데이의 차원 수

''분모의 2를 보니 위에는 NN에만 해당되는 내용인가보네...''
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tmp from [[https://medium.com/mighty-data-science-bootcamp/%EC%B5%9C%EC%84%A0%EC%9D%98-%EB%AA%A8%EB%8D%B8%EC%9D%84-%EC%B0%BE%EC%95%84%EC%84%9C-%EB%B6%80%EC%A0%9C-bias%EC%99%80-variance-%EB%AC%B8%EC%A0%9C-%EC%9D%B4%ED%95%B4%ED%95%98%EA%B8%B0-eccbaa9e0f50 here]]
{
 $\text{MSE = }\frac1n\sum_{i=1}^n (y_i-\hat{f}(x_i))^2$

TBW....
}
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구하는 방법
 1. 평균을 구한다.
 1. 각 데이터와 평균의 차에 제곱을 한다.
 1. 위에서 구한 값을 모두 더한다.
 1. 위에서 구한 값을 총 데이터 숫자만큼 나눈다.

= Twins =
WpEn:Mean_squared_error

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Up: [[오차,error]]