决定接下来要尝试什么回顾（Deciding what to try next revisited）

  • 获得更多的训练数据：对高方差有效，高偏差无太大效果。
  • 少选几种特征：对高方差有效，高偏差无太大效果。
  • 增加特征数：解决高偏差问题的法宝，如果要增加特征数，那么说明当前的假设太简单了。
  • 增加多项式特征（x12，x22，x1x2，etc.）：同样对高偏差问题有效。
  • 尝试减小λ：对高偏差有效。
  • 尝试增加λ：对高方差有效。

小型神经网络计算量小，容易出现欠拟合现象。
大型神经网络计算量大，容易出现过拟合现象，此时，我们可以使用正则化的方法解决（效果通常好于小型的神经网络）。

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