吴恩达机器学习笔记 十七 通过偏差与方差诊断性能 正则化 偏差 方差

高偏差(欠拟合):在训练集上表现得也不好

高方差(过拟合):J_cv要远大于J_train

刚刚好:J_cv和J_train都小

J_cv和J_train拟合多项式阶数的关系

 从一阶到四阶,训练集的误差越来越小,而验证集的误差先变小后变大

也有可能同时出现高方差和高偏差 

正则化

当 λ 非常大时, w 会非常小, 每个 w 都接近0,模型会是常数 b ,即一条水平线。这种情况下会出现高偏差(欠拟合),并且J_train会很大。

当 λ 为0时,没有正则化,只是拟合一个多项式,会出现过拟合/高方差。此时 J_train 很小但 J_cv 会非常大

 J_train 和 J_cv 与 λ 的关系

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