1. 常见的错误的学习曲线图（上方两个）
- 当关于迭代次数的学习曲线图，出现波浪型或向上递增型，表示梯度下降算法出错
- 该情况可由，学习率α过大，或代码有bug导致
2. 常用的调试方法：
- 选择一个非常非常小的学习率α，来查看学习曲线是否还是有误，即在某次迭代后增加，即出现波浪型或向上递增型。
- 若学习曲线正常，即保持递减。表示之前的学习率α过大。若学习曲线依旧有误，则表示代码有bug
- 注意：将学习率α设为非常非常小的数，仅用于调试，并不表示此时的α为梯度下降算法的最有效的学习率α。因为当学习率太小时，梯度下降算法可能会需要迭代很多次才能收敛。
3. 综上，如图所示依次选择学习率α的值
- 从0.001开始，依次乘3，选取α的值，直到找到一个太小的α值，让梯度下降算法进行很多次迭代才能收敛，也找到一个太大的α值，让梯度下降算法无法收敛，即学习曲线有误。最后选择一个尽可能大的α值，或者选择一个比最大可能α值稍小的值。通常，这样选择的α值为合适的学习率
4. 特征工程
- 用知识或直觉来设计新特征，通常采用变换或组合原始特征的方法，来使学习算法更容易做出准确的预测
- 根据对应用场景的见解来定义新的特征，而不是仅仅采用碰巧拥有的特征，可能可以获得更好的模型。不仅可以对数据，拟合直线，也可以拟合曲线，非线性函数。
5. 多项式回归
- 线性回归并不适用所有模型，有时我们需要用曲线来拟合我们的数据
- 如图，使用多元线性回归，特征工程的思想来提出的多项式回归新算法，他可以拟合曲线，非线性函数
- 如果我们采用x，x²，x³作为特征，同时正在使用梯度下降算法，那么特征缩放是十分必要的，因为特征之间的可能值范围差距过大
- 我们也可以使用x，√x作为特征，在特征的可能值范围很小时，也许可以不用特征缩放。
- 综上：使用特征工程和多元线性回归，我们可以获得多种模型，而到底使用哪一种，后面会学。