機器學習筆記2（吳恩達）

1.減少預測的準確率：得到更多的訓練樣本；使用小一點的特徵；得到一些額外的特徵；增加多項式特徵的方法； 2.將數據分爲測試集和訓練集（比例一般是7:3） 3.機器學習算法問題：高偏差—擬合的多項式的次數太小，訓練誤差和驗證誤差都會非常大；高方差—擬合的多項式的次數太大，訓練誤差會很小，但是驗證誤差會很大 4.調試一個學習算法：使用更多的訓練樣例（解決高方差的問題）；使用更小的特徵集合（解決高方差的

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