改进算法的方法

1.增加样本数量

该方法可以改进高方差问题，从学习曲线可以看出，随着样本量的增加，交叉验证误差和训练集误差越来越接近

2.减少特征

该方法可以改进高方差问题，高方差是过拟合的情况，花时间去选取更少，更合适的的特征

3.增加特征

该方法可以改进高偏差问题，因为假设函数太简单，所以欠拟合，要增加更多的变量，使假设函数更好的拟合训练集

4.增加多项式特征

该方法依然使改进高偏差问题，就是增加特征，理有同上

5.减少lambda

改进高偏差

6.增加lambda

改进高方差