机器学习系列15：学习曲线

我们在调试一个学习算法时，通常会用学习曲线（Learning Curves）观察机器学习算法是否为欠拟合或过拟合。   随着样本数的不断增大，我们发现在高偏差（欠拟合）时交叉验证集代价函数 J_cv(θ) 和测试集代价函数 J_test (θ) 的图像如下，这个图像也叫做学习曲线（Learning Curves）：   在高偏差时，随着样本数目的增加，测试集的偏差与交叉验证集的偏差几乎相等，测试集

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