http://blog.csdn.net/Eric2016_Lv/article/details/52819926?locationNum=3&fps=1

均方誤差單獨扽概念是很簡單的，這裡只做介紹，更深一步的內容會在後面列出來。

數理統計中均方誤差是指引數估計值與引數真值之差平方的期望值，記為MSE。MSE是衡量“平均誤差”的一種較方便的方法，MSE可以評價資料的變化程度，MSE的值越小，說明預測模型描述實驗資料具有更好的精確度。 
首先先回顧複習三個概念： 
1）方差：方差是在概率論和統計方差衡量隨機變數或一組資料的離散程度的度量方式，方差越大，離散度越大。求解方式為，各隨機變數與平均值差值的平方和的平均數（先求差，再平方，再平均）

2）標準差：標準差就是方差的算術平方根，它反映組內個體間的離散程度。因此它的過程是與平均值之間進行差值計算。