第六周（机器学习应用建议）-【机器学习-Coursera Machine Learning-吴恩达】

目录
    评估学习算法：
    方差和偏差
    学习曲线

机器学习系统设计

利用测试集误差。

线性回归：

逻辑回归：

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当选择多项式模型时：

一般进一步划分数据集为训练集60%、验证集20%、测试集20%
·利用训练集优化参数 theta
·使用验证集找到最小误差的多项式

·使用测试集估计泛化误差

1）拟合与偏差/方差
欠拟合：高偏差
过拟合：高方差
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2）绘制学习曲线
有时候绘制学习曲线方便进一步优化模型

高偏差（欠拟合）：

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高方差（过拟合）：

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3）改进措施

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构建一个简单的系统，然后利用算法评估、误差度量值，改进系统
模型评估
误差度量

查准率和召回率

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权衡 P和R:

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