机器学习（第六周）--算法评价以及优化

模型评价方法 假设对于训练样例可能具有较低的误差，但仍然不准确（因为过度拟合）。 因此，为了评估假设，给定训练样例的数据集，我们可以将数据分成两组：训练集和测试集。 通常，培训集由70％的数据组成，测试集为剩余的30％ 线性回归 分别使用训练集和数据集计算 使用训练数据集，训练得到训练数据集中最小的θ 计算测试数据集中测试的误差 如果训练集误差较小，测试集误差较大。我们训练的模型在训练集上市过度拟

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