误差分析（Error analysis）

• 我们首先需要快速建立一个可用的模型，最后通过交叉验证来检验数据；
• 画出学习曲线和检验误差，然后再看我们的算法有什么问题（高方差or高偏差etc...），然后决定下一步怎么做；
• 误差分析，系统缺陷是什么，如何提高。例如垃圾邮件分类：

通过手动分类，然后可以看出，系统缺陷，进而思考如何提高（通过选取更好的特征）。

提取词干是否有用，拿来用用看看就知道了。
通过使用交叉验证集的误差结果对比是否使用词干的误差率，从而知道提取词干是否有用。

是否区分大小写是否有用。

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通过尝试不同的想法，实现多版本的学习算法，从而选择更好的。