机器学习之诊断法、偏差与方差、欠拟合与过拟合

在前几周的课程里，我们已经学习了 监督学习 中的 线性回归、逻辑回归、神经网络。回顾课程作业，所有的样本数据都被用来训练模型。验证模型时，也只是将模型的数据结果与正确结果作对比来看正确率。 这样的训练方法是否正确？正确率是否能作为评价模型的标准？将学习如何评价我们的模型，以及如何采取正确有效的改进策略。 点击 课程视频 你就能不间断地学习 Ng 的课程，关于课程作业的 Python 代码已经放到了

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