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方法1 均方误差的算法（Mean Squared Error , MSE）
下面的一些表达与《TensorFlow - 协方差矩阵》式子表达式一样的
拟合 误差平方和（ sum of squared errors）
residual sum of squares (RSS), also known as the sum of squared residuals (SSR) or the sum of squared errors of prediction (SSE),
also known as 就我们所说的
RSS， SSR ，SSE表达的是一个意思
def mse(imageA, imageB):
# the 'Mean Squared Error' between the two images is the
# sum of the squared difference between the two images;
# NOTE: the two images must have the same dimension
err = np.sum((imageA.astype("float") - imageB.astype("float")) ** 2)
err /= float(imageA.shape[0] * imageA.shape[1])
# return the MSE, the lower the error, the more "similar"
# the two images are
return err
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