Coursera-Machine-Learning-Review-W6

Evalutating a Learning Algorithm         这里关注与在开发机器学习系统中，如何决定接下来要做什么。         以线性回归为例，若预测结果有较大误差时，我们会有很多抉择，例如寻找更多数据，加入更多特征，增大或减小学习速率等等，但是如何进行选择并不应该是凭感觉的，否则会浪费很多时间。这里我们引入机器学习诊断法，通过一种方法更快的进行选择。        

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