【應用機器學習】評估一個假設

檢驗是否過擬合 將數據分成訓練集和測試集 通常用70%的數據作爲訓練集，用剩下30%的數據作爲測試集。 很重要的一點是訓練集和測試集均要含有各種類型的數據，通常我們要對數據進行洗牌，然後再分成訓練集和測試集。 使用訓練集對模型進行訓練 可以得到一系列參數 theta 使用測試集對模型進行測試 使用測試集數據對模型進行測試，有兩種方式計算誤差 線性迴歸模型 利用測試集數據計算代價函數J 邏輯迴歸模型

>>阅读原文<<