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機器學習系列15:學習曲線
時間 2021-01-02
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高偏差
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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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