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
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改进算法的方法
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