插播一：數據對範數的影響

機器學習指標：是要選RMSE，還是選擇MAE呢。 RMSE爲2範數，MAE爲1範數。 範數越高，則越關注越大的價值，忽視小的價值。 因此RMSE比MAE，對異常值更加敏感。 但是，當異常值較少時，RMSE的表現會好一些。   以下爲我自己的測試範數。 以下爲只有20個數據中只有一個異常值： 以下爲20個數據中有10個異常值： 限制到【0,400】便於觀察： 可以看出異常值越大，影響越大。異常值越小

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