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一. Evaluating a Learning Algorithm 想要降低预测误差，即提高预测精度，我们往往会采用这些手段： * 采集更多的样本 错误的认为样本越多越好，其实数据多并不是越好。 * 降低特征维度 降维可能去掉了有用的特征。 * 采集更多的特征 增加了计算负担，也可能导致过拟合。 * 进行高次多项式回归 过高的多项式可能造成过拟合。 * 调试正规化参数 $\lambda$,增大或者减少 $\lambda$ 增大或者减少都是凭感觉。 有这么多种解决办法我们怎么知道是哪一种呢？很多人选择这些方法的标准就是凭感觉随便选择一种，然后花很长的时间最后发现是没用的，走上了不归路。所以下面我们介绍一我们需要一种简单有效的办法，我们将其称为机器学习算法诊断（Machine learning diagnostic）。 1. Evaluating a Hypothesis 评价假设函数 首先我们要评估的是我们的假设函数（Hypothesis）。当我们选择特征值或者

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