网站内页权重怎么查,辽宁建设工程信息网怎么上传业绩,万网主机网站建设视频,网络建设推广推荐一个模型的好坏的评估基准可以从下面几个方面考虑#xff1a;
1.考虑人类在这个问题上的表现
2.对比竞争算法的表现
3.根据经验猜测 判断是高偏差还是高方差 训练样本数量越多#xff0c;越难完美地拟合每个样本#xff0c;因此 J_train 会逐渐增大一点点#xff0c;但泛…一个模型的好坏的评估基准可以从下面几个方面考虑
1.考虑人类在这个问题上的表现
2.对比竞争算法的表现
3.根据经验猜测 判断是高偏差还是高方差 训练样本数量越多越难完美地拟合每个样本因此 J_train 会逐渐增大一点点但泛化能力也逐渐增强 高偏差的情况
模型太简单了再怎么加数据误差也差不多假设以人类水平为基准则J_train和基准之间差距较大图像一直水平向右延伸增加样本数量并不会有什么改变。 高方差的情况
J_train可能会比人类的表现好一些但 J_cv 仍远大于 J_train。这种情况下可以增加样本数量或许能使模型表现得更好。
