第六週（機器學習應用建議）-【機器學習-Coursera Machine Learning-吳恩達】

阿新 • • 發佈：2018-11-26

目錄
    評估學習演算法：
    方差和偏差
    學習曲線

機器學習系統設計

1 評估假設，選擇多項式模型

利用測試集誤差。

線性迴歸：

邏輯迴歸：

當選擇多項式模型時：

一般進一步劃分資料集為訓練集60%、驗證集20%、測試集20%
·利用訓練集優化引數 theta
·使用驗證集找到最小誤差的多項式

·使用測試集估計泛化誤差

2 偏差和方差：如何評價一個學習演算法

1）擬合與偏差/方差

欠擬合：高偏差
過擬合：高方差

2）繪製學習曲線
有時候繪製學習曲線方便進一步優化模型

高偏差（欠擬合）：

高方差（過擬合）：

3）改進措施

3 機器學習系統設計

構建一個簡單的系統，然後利用演算法評估、誤差度量值，改進系統
模型評估
誤差度量

查準率和召回率

權衡 P和R:

錯題：

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