Stanford机器学习-应用机器学习的建议

1. Deciding what to try next 前面我们以及学习了线性回归、Logistic回归和神经网络等不同的机器学习算法，那么在实际应用中，如果我们需要设计一个机器学习系统或是想要改进现存的某个系统的性能时，选择一条合适的道路，也就是选择一些适合与实际问题的方法，将达到事半功倍的效果。 那么我们以前面学习的预测房价的例子来看如何选择。假设我们已经完成了正则化的线性回归，对应的代价函

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