MSE与MAE对机器学习性能优化的作用比较
机器学习是人工智能的核心，是目前使计算机具有人工智能的根本途径。损失函数是机器学习优化的重要组成部分，常见的损失函数有均方误差（MSE）和平均绝对值误差（MAE）。本文通过比较MSE和MAE对机器学习性能优化的作用，探讨如何合理选择损失函数，提高机器学习效率，降低误差和降低错误率。
一、损失函数的概念和作用
损失函数是机器学习中的最小化目标函数，Its作用是以预测结果为已知条件，通过函数计算的结果，衡量某次学习过程中所采用的预测模型的预测性能优劣。损失函数的选取并不随机，受到多方因素的制约和影响，常见的影响因子有：异常值、学习算法、时间复杂度、求导困难度、预测值置信度等。
二、均方误差（MSE）
均方误差（MSE）是回归损失函数之一，其作用是对预测值与真实值之间的距离的平方进行∑求和。公式如下：
MSE=Σni=0(yi-ypi)2
Python的参考代码：
```
def mse(true, pred):
"""true: array of true values
pred: array of predicted values
returns: mean square error loss"""
return np.sum((true - pred)2)
```
在预测值为100时，MSE取最小值，如图1所示。
三、平均绝对值误差（MAE）
平均绝对值误差（MAE）是回归损失函数之一，其作用是对目标值和预测值之差的绝对值进行∑求和。公式如下：
Σni=0=|yi-ypi|
Python的参考代码：
```
def mae(true, pred):
"""true: array of true values
pred: array of predicted values
returns: mean absolute error loss"""
return np.sum(np.abs(true - pred))
```
四、MSE和MAE的比较
MSE和MAE都是常用的损失函数，但它们在机器学习优化中的作用不同。MSE对预测值的平方误差进行惩罚，使得模型更关注于大的误差，而MAE对预测值的绝对误差进行惩罚，使得模型更关注于小的误差。在选择损失函数时，需要考虑到模型的具体情況和优化目标。
五、结论
本文通过比较MSE和MAE对机器学习性能优化的作用，探讨如何合理选择损失函数，提高机器学习效率，降低误差和降低错误率。选择合适的损失函数可以提高机器学习模型的性能，提高计算机的智能化水平。
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