machine learning参数确定

需要确定的参数：

1. training set的大小m。

2. regularization parameter λ 。

3. 多项式的项数 θ 的数目n。

4. *在神经网络中还可以优化神经网络层数

优化方法：

1. 把data set分成三部分，比例是training set: 60%，CV set: 20%，test set: 20%。

2. 用training set确定最优 θ 。

3. 用CV set 确定需要选择的参数m， λ 或n。

4. 用test set 验证优化后的machine learning模型的最终效果。

优化方式选择：

high bias（underfitting）：more features, smaller λ

high variance（overfitting）：larger training set, fewer features, larger λ