lecture2


error來自bias 和variance




PARRELLEL UNIVERSE

假定每個(gè)平行宇宙里的我抓了十個(gè)不同的寶可夢(mèng)

越復(fù)雜的model受data影響越大憨募。




underfiting:not fitting the training examples

overfitting:large error on testing data

large bias:redesign? the model:add more features as input/a more complex model

large variance:more data/regularization(可能傷害bias)

MODEL SELECTION

NOT do:





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