CS229 7.1應用機器學習中的一些技巧

本文所講述的是怎麼樣去在實踐中更好的應用機器學習算法，比如如下經驗風險最小化問題： 當求解最優的  後，發現他的預測誤差非常之大，接下來如何處理來使得當前的誤差儘可能的小呢？這裏給出以下幾個選項，下面介紹的是如何在一下這些應對策略中選擇正確的方法來助力以上問題。 當模型的variance比較大時，可能存在過擬合，這時可以嘗試增多樣本或者減少特徵或者增大正則參數。 當模型的bias比較大時，可能存在

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