10.应用机器学习的建议（Advice for applying

2019-03-19 本文已影响0人 justinwei

第六周 lecture 10

对于一个线性回归
$J(\theta)=\frac1{2m}[\sum_{i=1}^m(h_\theta(x^{(i)})-y^{(i)}) + \lambda\sum_{j=1}^n\theta_j ]$

当发现预测值不对时，可能的步骤包括以下：

获得更多的训练数据 (Get more training examples) - 欠拟合
尽量减少特性（try smaller sets of features) - 过拟合
得到更多的特性（try getting additional features) - 欠拟合
增加特性的阶 (try adding polynomial features( $x_1^2,x_2^2,x_1x_2$ ),etc) - 欠拟合
增加 $\lambda$ (try decreasing $\lambda$ ) - 过拟合
减小 $\lambda$ (try increasing $\lambda$ ) - 欠拟合

评估假设（Evaluation a hypothesis)
1).将数据集按以下比例分拆：

数据占比	描述
60%	训练集Training set
20%	验证集 cross validation set
20%	测试集 test set

2). 误差(error)计算
$J_{train}(\theta)=\frac1{2m}\sum_{i=1}^m(h_\theta(x^{(i)})-y^{(i)})^2$
交叉验证误差（cross validation error)
$J_{cv}(\theta) = \frac1{2m_{cv}}\sum_{i=1}^{m_{cv}}(h_\theta(x_{cv}^{(i)})-y_{cv}^{(i)})^2$
3). 误差分析

偏差大/欠拟合(bias/under-fit)
过拟合（variance)
多项式的阶数 (degrees of polynomial)

多项式的阶数vs误差
$\lambda$vs误差

学习曲线（Learning curves)
高偏差曲线（High bias), 增加训练数据量无法解决欠拟合问题。

高偏差曲线

过拟合（High variance) 增加训练数据量可以解决问题过拟合的问题。

High variance
神经网络与过拟合（neural networks and overfitting)

更小的神经网络（更少的参数；更倾向欠拟合）
更大的精经网络（更多的参数；更倾向过拟合），增加 $\lambda$ 值解决过拟合。
神经网络与过拟合

10.应用机器学习的建议（Advice for applying

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