吴恩达机器学习笔记十六 如何debug一个学习算法 模型评估 模型选择和训练 交叉验证测试集

 如果算法预测出的结果不太好，可以考虑以下几个方面：

获得更多的训练样本

采用更少的特征

尝试获取更多的特征

增加多项式特征

增大或减小 λ 

模型评估(evaluate model)

例如房价预测，用五个数据训练出的模型能很好的拟合这几个数据，但不能泛化到新的数据。

将数据按70%、30%的比例分成两份，一份是训练集，一份是测试集。

模型选择

一种有缺陷的方法：

可以计算一阶多项式、二阶多项式、...、十阶多项式的J(w,b)，看看哪一个更小 ，就选择哪个作为模型。但这样仍可能