19. 在訓練機器學習模型時，若任務為預測房價，應選用下列哪一種損失函數(Loss Function)來衡量預測誤差？
(A)均方誤差(MSE)；
(B)交叉熵損失(Cross-Entropy Loss)；
(C)Hinge 損失(Hinge Loss)；
(D)KL 散度(Kullback-Leibler Divergence)

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統計： A(66), B(20), C(6), D(5), E(0) #3869562

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#7373875

均方誤差(MSE)是回歸任務的標準損失函數，適合衡量連續數值預測的誤差，例如預測房價。

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私人筆記#8080997
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(A) 均方誤差 (MSE)：常用於...
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