🌵🌵🌵前言

✨你好啊，我是“ 怪& ”，是一名在校大学生哦。
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一、评估假设

将样本划分为训练集和测试集 随机选择 比例建议：7:3

学习的是如何分辨偏差与方差的问题，与评估假设，如何解决偏差较大（欠拟合）、方差较大（过拟合）的问题

1、线性回归和平方误差标准时，测量误差的定义

最小化训练集的J(θ)得到θ
带入测试集求误差

2、分类问题（例如逻辑回归）时，测量误差的定义

0/1错误分类度量定义的测试误差

二、模型选择

取最小的测试误差 即 Min(J_test)

先根据不同的假设函数求出令损失函数最小的参数θ
然后将此θ带入测试集，求出在测试集中损失函数最小的θ（即在测试集上拟合良好）
此为用测试集拟合得到的选择参数d（即哪一表达式），再在测试集上评估假设便不太合理，所以假设可能过拟合
如果测试集很大，可能效果不会很差，但实际上这种操作并不被建议

实际评估假设的方法

把样本分为：训练集、交叉验证集、测试集
60%：20%：20%

由验证集选择模型，用测试集评价此模型的泛化误差

三、诊断偏差与方差

即要么欠拟合，要么过拟合

1、初步理解

粉色线条为训练误差，红色线条为验证集误差

当d（选取的特征）越来越多时，其在训练集上会拟合的越来越好，即其损失函数J会越来越小
当d（选取的特征）越来越大（逐渐接近最优d值）,其在验证集上的J会越来越小。
当d（选取的特征）越来越大（持续大于且远离最优d值）,其在验证集上的J会越来越大。

高偏差问题（偏差）：训练集和验证集的误差都很大
高方差问题（方差）：训练集误差较小，测试集误差较大

选择不同的模型，即参数

2、算法正则化

正则化是为了防止过拟合

如何自动的选择一个合适的正则化参数值lambda
当加入正则化向的时候，J_train，J_cv，J_test定义仍是不加正则化项数的。

选择不同的正则化参数lambda
lambda越小等于其没有缓解过拟合的情况
lambda过大，等于其过分缓解过拟合情况导致其出现欠拟合

四、学习曲线

当样本数逐渐增大时：
训练集上的误差越来越大（函数对所有样本的拟合效果不能保证）
交叉验证集上的误差越来越小（由于样本数量愈大，其泛化能力愈好）

1、高偏差情况下的学习曲线

结论：如果处于高偏差状态，增加样本数量无益
且训练误差与验证集误差都很大

2、高方差情况下的学习曲线

当训练样本增加时，仍会有些过拟合，但想要对全部数据拟合很好，则十分困难

在高方差的情形，使用更多的训练数据，对改进算法有帮助的，

当准备改进学习算法时，就需要画出学习曲线，判断情况，偏差/方差问题

五、总结修正操作

❤️❤️❤️忙碌的敲代码也不要忘了浪漫鸭！

今天是20岁的第一天