例如：如果我想训练一个分类器（可能是SVM），我需要收集多少样本？有没有一种衡量方法？

回答：

确定需要收集多少样本并不容易。不过，你可以按照以下步骤进行：

解决一个典型的机器学习问题时：

1. 构建一个包含少量样本的数据集，具体需要多少样本取决于你所面临的问题类型，现在不要花太多时间。
2. 将你的数据集划分为训练集、交叉验证集和测试集，并构建你的模型。
3. 现在你已经构建了机器学习模型，需要评估它的表现。计算你的测试误差。
4. 如果你的测试误差低于预期，收集新的数据并重复步骤1-3，直到达到你满意的测试误差率。

如果你的模型没有遭遇“高偏差”问题，这种方法是有效的。

Coursera的机器学习课程中的这个视频对此进行了解释。