機器學習筆記七之機器學習診斷

本節目錄： 評估假設 模型選擇和交叉驗證 診斷偏差和方差 正則化和偏差/方差 學習曲線 小結 假設我們需要用一個線性模型來預測房價，當我們運用訓練好了的模型來預測未知數據的時候發現有較大的誤差，下一步可以做什麼？ 改進機器學習性能的方法： 嘗試減少特徵的數量 嘗試獲得更多的特徵 嘗試增加多項式特徵 嘗試減少正則化程度 嘗試增加正則化程度 具體使用時，我們應該運用一些機器學習診斷法幫助我們瞭解哪些算

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