例如：如果我想训练一个分类器（也许是SVM），我需要收集多少样本？有没有一个测量方法呢？
知道需要收集多少样本并不容易。不过，您可以按照以下步骤操作：
解决典型的机器学习问题：
- 构建一个包含几个样本的数据集 a，有多少个？这取决于您遇到的问题类型，现在不要花太多时间。
- 将数据集拆分为训练、交叉、测试和构建模型。
- 现在您已经构建了 ML 模型，您需要评估它的好坏。计算您的测试误差
- 如果您的测试错误率低于您的预期，请收集新数据并重复步骤 1-3，直到达到您满意的测试错误率。
如果您的模型没有遭受“高偏差”，则此方法将起作用。
这段来自 Coursera 机器学习课程的视频对此进行了解释 https://www.youtube.com/watch?v=nMExAKDmcb0.
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