機器學習---斯坦福機器學習筆記：模型優化與問題診斷

好的模型定義： 1） 訓練誤差小。 2） 訓練誤差接近測試誤差 高偏差&高方差 1）偏差： 訓練模型預測結果期望與實際值的偏差的期望。 2）方差：訓練模型預測結果的方差（預測值-預測值期望）的平方期望。 3）偏差與方差與模型複雜度關係 高偏差（high bias）： 模型預測值與實際值偏離較大，即模型欠擬合（增加更多特徵，改變特徵）。 高方差（high variance）：過擬合（收集更多的訓練樣

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