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当训练好一个模型之后预测新的数据，当发现预测情况不是很好的时候，怎么改进？

1.得到更多的训练数据。但有的时候获取更多的数据并不是很有帮助

2.尝试选用更少的特征

3.尝试增加更多的特征

4.增加多项式特征，就是已有特征之间的组合：等

5.增加正则化参数，减小正则化参数

怎么样能选择最适合改进的方法呢？或者说排除上面的一些方法

评估该算法的性能（机器学习诊断法），从而能知道影响性能的关键和改进的方面：

训练误差最小化不一定得到了最好的性能，因为会过拟合。

那就要评价假设：使用验证集来度量误差，具体的如果对于回归问题，是误差；对于分类问题，是分类误差

欠拟合---偏差，过拟合---方差；如果算法的表现没有预期的那么好，那么如何确定是哪方面的问题？

如果是高偏差的问题，那么训练集误差和验证集误差都比较大；如果是高方差，那么训练集误差小，验证集误差大。

1.得到更多的训练数据（但有的时候获取更多的数据并不是很有帮助）：解决高方差问题

2.尝试选用更少的特征：解决高方差问题

3.尝试增加更多的特征：解决高偏差问题

4.增加多项式特征，就是已有特征之间的组合：等：解决高偏差问题

5.增加正则化参数，解决高方差问题

6.减小正则化参数：解决高偏差问题

加入正则化，选区合适的参数的时候，选取验证集最好效果的参数。如果不同的正则参数训练出来的模型，对验证集，训练集进行预测，得到的误差图像，这个时候，如果正则化参数太大就会是高偏差即欠拟合问题，则会表现训练集误差和验证集误差都大；如果正则化参数太小就是高方差即过拟合问题，则表现训练集误差小，验证集误差大。因此通过增大正则参数来解决高方差，减小正则参数来解决高偏差。

利用学习曲线来确定是高偏差问题还是高方差问题。

学习曲线是，在假设下面，使用训练数据集中的m个样本进行训练，得到模型，然后得到训练误差和验证误差（注意这里是对m个样本，具体的训练集上之前训练的m个样本，验证集上新的m个样本）。随着m的增大而训练模型，得到误差；这样就画出来下面的学习曲线。我们可以知道当数据越多的时候，我们所关心的验证误差将会越来越小，当到达一定的数据量的时候就会保持平衡，意味着数据增加不会起帮助（下面的高偏差问题）

那么对于高偏差和高方差的曲线各是什么呢？下面给出：

高偏差状况是可以判断增加数据没有意义了

可以看到在整个训练集训练完了，这两条误差曲线还有很大的一个gap，看着曲线的趋势，增加数据可以降低验证误差（这是我们的目的），所以可以判断增加数据对于改善模型是有效的。

那么总结上面改进算法的方法都是解决什么问题的：

1.得到更多的训练数据（但有的时候获取更多的数据并不是很有帮助）：解决高方差问题

2.尝试选用更少的特征：解决高方差问题

3.尝试增加更多的特征：解决高偏差问题

4.增加多项式特征，就是已有特征之间的组合：等：解决高偏差问题

5.增加正则化参数，解决高方差问题

6.减小正则化参数：解决高偏差问题

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