测试【Machine Learning week6】Advice for Applying Machine Learning

对于本章的课程，感觉一张表就可以概括清楚，不过其内在分析却着实需要花上一番功夫才能完全弄明白。废话不多说，做这一章的题这一张表基本上就够了。

分析：从learning curve可以看出，随着Training set Size的增加，Jtest明显下降，证明算法存在的问题是high variance。

答案：2

分析：由提干可知，上述算法主要的问题是high variance，所以对照着上面表格来选择就ok了。

答案：1，2

分析：似乎与上一题类似，分析提干可知算法存在的问题是high bias。

答案：3，4

分析：选项1，2不用说，课程里都提到过，对的；选项3的方法使得训练集与验证集不是独立的，所以自然是不可以这么做的；选项4应该也是同样的问题，参数是通过训练集获取的，通过验证集来验证算法，最后再进行测试，这个过程中，三个步骤中所用的数据集应当是不同。

答案：1，2

分析：选项1，3可以对照着概括的表格进行判断，都是正确的；选项2也是很常识性的；选项4明细就是因果跌倒，增加训练集可以解决high variance的问题，但是导致high variance的原因还有其他的，比如特征数量太多，所以这是错的。

答案：1，2，3