普林斯顿大学_非线性回归_机器翻译技术发展_中国AI数据

2019-11-25

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第二个是100次迭代中的L2损失函数: plt.plot(x_vals,y_vals,'o',label ='数据点')plt.plot(x_vals,best_fit,'r-',label ='最佳'拟合线',线宽= 3) plt.legend(loc ='upper left')plt.title('Sepal'Length vs Pedal Width')plt.xlabel('Pedal Width')plt.ylabel('Sepal Length') plt.show()plt.plot(loss_vec,'k-')plt.title('L2'每代损失')plt.xlabel('Generation')plt.ylabel('L2损失') plt.show() 每代L2损失 这是一个注意如何查看模型是否超出或不足数据的好地方。如果将我们的数据分解为测试和训练集,并且在训练集和测试集上的准确性更高,则表明我们过度拟合了数据。如果测试和训练集的准确性仍在提高,则该模型不适合,我们应该继续训练。 这个怎么运作… 最佳生产线要保证是最合适的生产线。最佳拟合线的收敛取

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