【吳恩達機器學習】第11章 應用機器學習的建議

應用機器學習的建議 如何改進算法 更多的訓練數據不一定有效 嘗試更小的特徵 增加特徵 增加多項式特徵 嘗試不同的正則化係數 以上方法可能並不是一些很有效的方法 如何評價和診斷一個機器學習系統，可以極大地提高改進算法的效率。 評估假設 如何防止過擬合與欠擬合的問題 將數據分割爲訓練集與測試集，統計測試集的預測錯誤以此對假設進行評估 模型選擇和訓練、驗證、測試集 如何確定模型中參數θ\thetaθ以及

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