« Erreur quadratique moyenne » : différence entre les versions


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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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Version du 18 juin 2019 à 20:52


Définition

Perte quadratique moyenne pour chaque exemple. La MSE (Mean Squared Error) est calculée en divisant la perte quadratique par le nombre d'exemples. Les valeurs que TensorFlow Playground affiche pour «Perte d'apprentissage» et «Perte de test» sont des erreurs quadratiques moyennes (MSE).

Français

erreur quadratique moyenne n.f.

Anglais

Mean Squared Error (MSE)


Source: Google machine learning glossary