筆記 | 吳恩達 機器學習（六）模型選擇與評估，誤差分析與優化

參考：機器學習筆記week6 注：本章沒有枯燥的算法講解，主要講的是在機器學習實踐過程中的一些應用建議。 本章目錄 概述 1. 模型選擇與評估——訓練集，驗證集，測試集 2. 誤差分析 2.1 偏差與方差 2.3 學習曲線 2.3 總結方法 3. 類偏斜的誤差度量 概述 前5周我們學習了線性迴歸，邏輯迴歸，神經網絡來訓練數據得到預測模型。但是如何評價預測模型的優劣，如何對預測模型進行誤差分析以及如

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