样本数的影响高偏差时高方差时 检查运行是否一切正常希望改进算法的表现 样本数的影响 训练集的偏差函数随样本数的增多而增多 因为随着样本数增多，想要用模型完全拟合数据会越来越困难 验证集的偏差函数随样本数的增多而减少 因为随着样本数增多，模型的泛化能力越强，越能代表一般情况 随着样本增多，训练偏差和验证偏差会逐渐接近 高偏差时 因此，当发生高偏差（欠拟合）时，增多样本数对减少训练偏差无益 发生这种情况时，避免将时间浪费在收集更多的训练数据上 高方差时 发生高方差时，训练偏差和验证偏差随样本数增多的变化趋势和高偏差时相近 样本数两者之间依旧有很大的差距因为趋势，将样本数增多，会使训练偏差和验证偏差接近，因此对改进算法是有帮助的
