訓練時數據劃分及參數選擇

應用機器學習的建議 決定下一步做什麼     當要設計機器學習系統時，如何選擇一條最適合最高效的道路？     假設你已經實現了正則化的線性迴歸來預測房屋價格，然而，當在一組新的測試集上使用該假設時，在預測上出現了不能接受的錯誤，接下來會做什麼呢？也就是說當調試學習算法時，當面對測試集算法效果不佳時，會怎麼做呢？     （1）採集更多的訓練樣本；（有時候並沒有效果）     （2）嘗試選用更少的

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