學習曲線（learning curves）

假定假設函數為一個二次函數，只是參數未定：

每給定一個樣本大小，就能訓練出對應的假設函數，從而利用這個假設函數可以計算出Jtrain（仍然在之前拿來訓練的那些樣本里面），然后將訓練好的假設函數用在全部的驗證集上可以計算出Jcv（注意在計算准確率的時候就不必λ了）。

則代價與訓練樣本的個數之間的關系為：

 

1、高偏差情形

可以看出：即使訓練樣本很多也無濟於事，必須更改模型以解決本質問題。

2、高方差情形

可以看出：增加訓練樣本個數對應過擬合情形來說是有效果的。