機器學習系列13：機器學習診斷法

在機器學習中，我們訓練了一個模型，可能會發現這個模型得到的數據與實際數據偏差太大。這時，通常我們會在如下辦法中選擇去優化我們的算法：   得到更多的訓練集； 減小特徵的數目； 嘗試去增加特徵； 增加多項式； 增大 λ； 減小 λ。   以上這些步驟通常會花費你大量的時間，而且毫無目的地選擇很可能會沒有效果。 爲了防止以上的事情發生，減少讓你抓狂的機率，維護世界的和平，我們需要用到機器學習診斷法（M

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