损失函数给模型的表现打一个分，分数越低越好。前置一元线性回归数学 · 平方数学 · 平均数数学 · 函数的最小值物理 · 误差分析约 7 分钟互动文章闯关实验沙盒所有参数都放开了。先自己拖出一条直线，再点“自动拟合”看看最小二乘的答案；打开“误差平方”，看看哪个点贡献的损失最大。-1.0-0.50.00.51.0-1.0-0.50.00.51.0训练数据模型曲线残差y = 0.00·x + 0.00斜率 k0.00截距 b0.00数据点数10噪声0.15均方误差 0.172平均绝对误差 0.359最优可达 0.016自动拟合（最小二乘）显示最优直线画出误差平方重新采样数据