Coursea-吴恩达-machine learning学习笔记（十）【week 6之Advice for Applying Machine Learning】
假设使用正则化线性回归预测房价： J(θ)=12m[∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))2+λ∑j=1nθ2j] J ( θ ) = 1 2 m [ ∑ i = 1 m ( h θ ( x ( i ) ) − y ( i ) ) 2 + λ ∑ j = 1 n θ j 2 ] 当把假设函数用于新的数据集，发现在预测时出现了很大误差。此时，可以执行的下一步措施包括： 获取更多训练样本； 尝试更少
相关文章
- 1. Coursera Machine Learning Week 6 - Advice for Applying Machine Learning
- 2. Coursea-吴恩达-machine learning学习笔记（十一）【week 6之Machine Learning System Design】
- 3. Coursea-吴恩达-machine learning学习笔记（十七）【week 10之Large Scale Machine Learning】
- 4. Coursea-吴恩达-machine learning学习笔记（十三）【week 8之Unsupervised Learning】
- 5. Advice for Applying Machine Learning
- 6. 吴恩达机器学习课程 | 06 Advice for Applying Machine Learning
- 7. 机器学习系列之coursera week 6 Advice for Applying Machine Learning
- 8. Coursea-吴恩达-machine learning学习笔记（十五）【week 9之Anomaly Detection】
- 9. Coursea-吴恩达-machine learning学习笔记（十二）【week 7之Support Vector Machines】
- 10. Coursea-吴恩达-machine learning学习笔记（十四）【week 8之Dimensionality Reduction】
- 更多相关文章...
- • Docker Machine - Docker教程
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • Kotlin学习（一）基本语法
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. Coursera Machine Learning Week 6 - Advice for Applying Machine Learning
- 2. Coursea-吴恩达-machine learning学习笔记（十一）【week 6之Machine Learning System Design】
- 3. Coursea-吴恩达-machine learning学习笔记（十七）【week 10之Large Scale Machine Learning】
- 4. Coursea-吴恩达-machine learning学习笔记（十三）【week 8之Unsupervised Learning】
- 5. Advice for Applying Machine Learning
- 6. 吴恩达机器学习课程 | 06 Advice for Applying Machine Learning
- 7. 机器学习系列之coursera week 6 Advice for Applying Machine Learning
- 8. Coursea-吴恩达-machine learning学习笔记（十五）【week 9之Anomaly Detection】
- 9. Coursea-吴恩达-machine learning学习笔记（十二）【week 7之Support Vector Machines】
- 10. Coursea-吴恩达-machine learning学习笔记（十四）【week 8之Dimensionality Reduction】