【吳恩達】機器學習第11章學習收穫

1.判斷過擬合： 將數據集以7：3分爲訓練集和測試集，如果數據是有序的，最好隨機選擇以7：3的比例劃分。 首先訓練：通過訓練集最小化得到（使用訓練集） 然後計算誤差：(使用測試集） 如果很大，則說明存在過擬合。 2.模型選擇（次數、特徵數等） 將數據集分爲訓練集、交叉驗證集、測試集。一般按照6：2：2的比例。 先用訓練集得到,使用交叉驗證集來選擇模型：最小化J 得到 然後計算，選取最小的對應的次數

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