CS229 7.1应用机器学习中的一些技巧

本文所讲述的是怎么样去在实践中更好的应用机器学习算法，比如如下经验风险最小化问题： 当求解最优的  后，发现他的预测误差非常之大，接下来如何处理来使得当前的误差尽可能的小呢？这里给出以下几个选项，下面介绍的是如何在一下这些应对策略中选择正确的方法来助力以上问题。 当模型的variance比较大时，可能存在过拟合，这时可以尝试增多样本或者减少特征或者增大正则参数。 当模型的bias比较大时，可能存在

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