ML（6）——改進機器學習算法
現在我們要預測的是未來的房價，假設選擇了迴歸模型，使用的損失函數是： 通過梯度下降或其它方法訓練出了模型函數hθ(x)，當使用hθ(x)預測新數據時，發現準確率非常低，此時如何處理？ 在前面的章節中我們知道，可以選擇下面的一種或幾種方案： 獲取更多的訓練樣本 選擇更少的特徵集 增加新的特徵 增加多項式特徵（x1x2, x22…） 增加正則化參數λ的值 減小正則化參數λ的值 然而
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