领域中的 人工智能 和 机器学习，是一种数学度量，用于量化模型预测值与数据集中观察到的实际值之间的差异。
它评估模型的准确性，提供有关其预测或生成结果的情况的信息。
一 误差函数 它用作设计过程中调整模型参数的指南。 训练.
经过训练的模型寻求最小化该函数的值，优化其 泛化能力 对于未知数据。
误差函数有多种形式，例如均方误差 (MSE)、平均绝对误差 (MAE) 等，根据问题类型和具体目标进行选择。
它的定义和使用是算法的基础 监督学习，因为它们允许迭代调整模型的权重和偏差以提高其性能。
通过梯度下降等方法，误差函数在训练神经网络和复杂预测系统中发挥着核心作用。
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