机器学习笔记2（吴恩达）

1.减少预测的准确率：得到更多的训练样本；使用小一点的特征；得到一些额外的特征；增加多项式特征的方法； 2.将数据分为测试集和训练集（比例一般是7:3） 3.机器学习算法问题：高偏差—拟合的多项式的次数太小，训练误差和验证误差都会非常大；高方差—拟合的多项式的次数太大，训练误差会很小，但是验证误差会很大 4.调试一个学习算法：使用更多的训练样例（解决高方差的问题）；使用更小的特征集合（解决高方差的

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