本文主要是介绍【应用机器学习】评估一个假设，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
检验是否过拟合
将数据分成训练集和测试集
通常用70%的数据作为训练集，用剩下30%的数据作为测试集。
很重要的一点是训练集和测试集均要含有各种类型的数据，通常我们要对数据进行洗牌，然后再分成训练集和测试集。
使用训练集对模型进行训练
可以得到一系列参数 theta
使用测试集对模型进行测试
使用测试集数据对模型进行测试，有两种方式计算误差
线性回归模型
利用测试集数据计算代价函数J
逻辑回归模型
除前述方法，还可使用一种 错误分类(misclassification error)(也称0/1错误分类 zero one misclassification error) 的方法
这篇关于【应用机器学习】评估一个假设的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
