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機器學習系列14:偏差與方差
時間 2021-01-08
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在訓練機器學習模型中,結果不能被很好地預測通常是因爲高偏差(欠擬合)或高方差(過擬合)。把交叉驗證集的代價函數和測試集的代價函數畫在一個圖像中: 左面紅色部分爲高偏差(欠擬合),右邊紅色部分爲高方差(過擬合)。 對於如下模型,線性迴歸正則化的代價函數爲: 其中藍色框爲正則化項,λ 越大,代表對參數的懲罰就越大。 訓練集代價函數 J_train (θ) 、交叉驗證集代價函數 J_cv (θ
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