機器學習系列15：學習曲線

我們在調試一個學習算法時，通常會用學習曲線（Learning Curves）觀察機器學習算法是否爲欠擬合或過擬合。   隨着樣本數的不斷增大，我們發現在高偏差（欠擬合）時交叉驗證集代價函數 J_cv(θ) 和測試集代價函數 J_test (θ) 的圖像如下，這個圖像也叫做學習曲線（Learning Curves）：   在高偏差時，隨着樣本數目的增加，測試集的偏差與交叉驗證集的偏差幾乎相等，測試集

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