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