Python(Numpy)实现均方差、交叉熵损失函数等（3）

鱼书3：
1.MSE均方差误差(适用于线性回归)

import numpy as np
def MSE(y,t):
    #形参t代表训练数据（监督数据）（真实）
    #y代表预测数据
    return 0.5*np.sum((y-t)**2)
# 设“2”为正确解
t = [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
#假设预测下标为2是正确的
y1 = [0.1, 0.05, 0.6, 0.0, 0.05, 0.1, 0.0, 0.1, 0.0, 0.0]
print(MSE(np.array(y1),np.array(t)))
#输出：    0.09750000000000003，很小，代表误差很小，预测大概对了

#假设预测下标为7是正确的
y2 = [0.1, 0.05, 0.1<