




模型选择,数据分为训练集(60%),交叉验证集(20%),测试集(20%),更好避免泛化。用验证集选择最适合模型,测试集评估模型





如何判断高偏差还是高方差










感觉增大λ是解决高方差的,减小λ是解决高编程的。对此保留疑问。


机器学习-如何评估算法的效率
阅读 68
2022-02-25





模型选择,数据分为训练集(60%),交叉验证集(20%),测试集(20%),更好避免泛化。用验证集选择最适合模型,测试集评估模型





如何判断高偏差还是高方差










感觉增大λ是解决高方差的,减小λ是解决高编程的。对此保留疑问。


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