【機器學習筆記】Machine Learning Fundamentals: Bias（偏差）、Variance（方差）、Overfit（過度擬合）
假設有一羣老鼠，我們測量，並在二維座標系中記錄它們的身高以及對應的體重，這些點似乎都在某一條曲線的附近，但我們並不知道準確的方程式，所以我們可以使用兩種機器學習的方法來估算它們的關係（直線和波紋線）。 我們要做的第一件事情是將數據劃分成兩個部分，一部分用作訓練機械學習的算法，另一部分用作測試。 我們要使用的第一種機器學習算法是線性迴歸（Linear Regression），也稱作「最小二乘法」。
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