機器學習邊界（10）—方差和偏差

本節主要介紹如何利用偏差和方差發現訓練過程中的問題。 1.一些小問題 模型選擇是指選擇合適的目標函數，選擇特徵來構造算法，選擇合適的學習率λ。 選擇合適的目標函數：把數據集分爲訓練集（60%），驗證集（20%），測試集（20%）。使用驗證集檢測訓練集上得到的目標函數，之後在測試集上檢驗。 2.方差和偏差 圖中的J_cv (θ)表示驗證集的代價函數，J_train (θ)表示訓練集的代價函數。橫軸代

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