Coursera公开课-Machine_learing:编程作业5
2024-08-31 01:44:38
Regularized Linear Regression and Bias/Variance
大多数时候,我们使用机器学习方法得到的结果都不是特别理想,常见 欠拟合 和 过拟合 问题。通过一些变量画出相关的图像,能够帮助理解程序中存在的问题(复杂的算法用在大规模的数据集上,结果往往难以预测)。
同样,可以使用这些图像来确定一些参数,来得到更准确的结果。比如,通过 validation curve的到了更合适的 lamda值。
其实前半部分,相当于复习了之前几次作业的线性拟合和多项式非线性拟合。
源码同样在gitlab上。
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