CS229 Lecture 9
CS229 Lecture 9 课程要点 学习理论 偏差与方差 就上面的三幅函数与数据的拟合图像来说，左图明数据呈现出二次函数形式而拟合函数却是一次函数 θ 0 + θ 1 x \theta_0+\theta_1x θ0+θ1x,未能拟合出数据的特征，因此会造成训练误差很大，进而泛化误差就更不可靠。处于欠拟合状态，有较高的偏差 (high bais)。而右图使用了 y = θ 0 + θ 1
相关文章
- 1. CS229 Lecture 13
- 2. Lecture 9: Linear Regression
- 3. MIT 6.006 Algorithm Lecture 9
- 4. CS231n: Lecture 9 | CNN Architectures Summary
- 5. randomness —— Model thinking lecture note (9)
- 6. [CS131] Lecture 9 Image Resizing and Segmentation
- 7. David Malan teaching CS75 lecture 9, Scalability
- 8. [Lecture 9 ] CNN Architectures（CNN架构）
- 9. Stanford CS229 Machine Learning by Andrew Ng
- 10. CS229 Lecture Note 1(监督学习、线性回归)
- 更多相关文章...
- • PHP round() 函数 - PHP参考手册
- • R 数组 - R 语言教程
- • RxJava操作符（二）Transforming Observables
- • RxJava操作符（五）Error Handling
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。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. CS229 Lecture 13
- 2. Lecture 9: Linear Regression
- 3. MIT 6.006 Algorithm Lecture 9
- 4. CS231n: Lecture 9 | CNN Architectures Summary
- 5. randomness —— Model thinking lecture note (9)
- 6. [CS131] Lecture 9 Image Resizing and Segmentation
- 7. David Malan teaching CS75 lecture 9, Scalability
- 8. [Lecture 9 ] CNN Architectures（CNN架构）
- 9. Stanford CS229 Machine Learning by Andrew Ng
- 10. CS229 Lecture Note 1(监督学习、线性回归)