優達（Udacity） 機器學習基礎 誤差原因

資料足夠，模型不夠複雜（過度簡化），欠擬合

**結果對於任何給定的測試樣本會出現多大的變化

對訓練集高度敏感——過擬合（overfitting）

引入模組：

from sklearn.model_selection import learning_curve

特徵數較少（如：十個特徵中的一兩個特徵）時會導致：high bias（高偏差）

優達（Udacity） 機器學習基礎 交叉驗證

import numpy as np from sklearn.model selection import train test split from sklearn import datasets from sklearn import svm iris datasets.load iris i...

優達 Udacity 誤差原因

1.誤差原因 偏差 因為模型無法表達基本資料的複雜度 模型過度簡化造成的 欠擬合 方差 用於測試 結果對任意給定樣本資料的變化，產生原因為 模型對訓練它的有效資料過度敏感 過擬合，無法泛化模型 可以通過訓練更多的資料降低方差，或者降低模型的複雜度。4.from sklearn.model selec...

Udacity 機器學習入門 特徵縮放

因為在這裡，體重完全主導了結果，身高的影響微乎其微。而我們應該盡量讓兩者對結果有同等重要的影響。這就引來了特徵縮放 把特徵都限制在 0,1 之間。解釋 特點 縮放後的特徵值總是在0和1之間 def featurescaling arr import numpy as np arr np.array ...