Coursera-Machine-Learning-Review-W6

Evalutating a Learning Algorithm         這裏關注與在開發機器學習系統中，如何決定接下來要做什麼。         以線性迴歸爲例，若預測結果有較大誤差時，我們會有很多抉擇，例如尋找更多數據，加入更多特徵，增大或減小學習速率等等，但是如何進行選擇並不應該是憑感覺的，否則會浪費很多時間。這裏我們引入機器學習診斷法，通過一種方法更快的進行選擇。        

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