吳恩達機器學習課筆記week 6

  其實這節課主要還是再將ML Strategy，但是我覺得有幾個點很好，總結在這裏： 評價模型時： 首先有一個對Hypothesis的評價指標，錯誤率啊，正確率啊，等等。 然後肯定也得有train/val/test數據集了。這裏是小數據集劃分方法60/20/20這種。 然後就是訓練和cross validation了。 診斷bias vs viarance 這個已經說過很多次了。 截個圖吧： l

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