Squared Loss

当样本数为n时 $L(Y, f(X)) = \sum^n_{i=1}(Y - f(X))^2$ 而在实际应用中，经常会使用MSE(均方差)作为衡量指标 $MSE = \frac{1}{n}\sum^n_{i=1}(Y-f(X))^2$

应用：

1. 线性回归 linear regression （额外补充一句，我们通常说的线性有两种情况，一种是因变量y是自变量x的线性函数，一种是因变量y是参数αα的线性函数。在机器学习中，通常指的都是后一种情况）