吳恩達機器學習課程 | 06 Advice for Applying Machine Learning
本主題主要講授一些評估假設函數性能的一些方法。 一、評估假設函數 評估模型（假設函數）的方法有多種，當特徵數比較少時，可以通過畫圖的方式來觀察模型的優劣；當特徵數比較多時，則需要使用更一般的方法，這種方法就是將整個數據集劃分成訓練集和測試集，劃分的比例爲 7 : 3，如下圖。 我們讓假設函數在訓練集中進行訓練，將訓練誤差最小化。做到這一點後，將訓練得到的模型參數代入到測試集的代價函數 J t e
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