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MSE（MeanSquaredError）均方误差MSE公式 MSE计算模型的预测Ŷ与真实标签Y的接近程度。公式表示为： 对于两个m×n的单通道图像I和K，它们的均方误差可定义为：优点：MSE的函数曲线光滑、连续，处处可导，便于使用梯度下降算法，是一种常用的损失函数。而且，随着误差的减小，梯度也在减小，这有利于收敛，即使使用固定的学习速率，也能较快的收敛到最小值。缺点：当真实值y和预测值f(x)的差值大于1时，会放大误差；而当差值小于1时，则会缩小误差，这是平方运算决定的。MSE对于较大的误差(>1)给予较大的惩罚，较小的误差(<1）给予较小的惩罚。也就是说，对离群点比较敏感，受其影响较大。代码实现#MSE#方法一：自定义函数import

一.新增这里的新增相当于复制！！！简单说就是把一张表的记录复制到另外一张表，可以复制全部记录到另外一张表，也可以单独选择想要复制的记录到另外一张表注意：查询的表的列要和插入（复制）的表的列要相匹配，列的名字无所谓，但是列的个数和类型是要相匹配的下面举一个例子，创建两张student和student2表，为了简单明了，把两个表的元素个数和类型搞成相同的（1）现在把student里面的所有记录插入到student2中 图1中表是两张表，student里面有两条记录，student2中没有记录现在把student全列查询的结果插入到student2中，要想全部记录复制，那必然要全列查询查到所有的记录 图2所示的就是把student的全列查询结果插入到student2中(插入到

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