This is an old revision of the document!
Large Dataset
Wie kann man feststellen, ob ein Algo mit mehr Daten besser funktioniert?
Plotten einer Learning Curve für verschiedene m. Wenn Algorithmus hohe Varianz bei kleinem m hat, ist dies der Fall.
Learning Curve:
- x: Größe Trainingsset
- y: Fehler
Plotten von
- J_CV(theta)
- J_train(theta)
- Wenn Lücke ⇒ High Variance (Mehr Daten)
- Wenn nah beieinander ⇒ High Bias (Mehr Hidden units, mehr Features zur Verbesserung)
Algorithmen
Batch gradient descent: “Batch” - Alle Trainingsbeispiele berücksichtigen (also m).