吴恩达（大佬）机器学习训练秘籍.pdf
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老夫的少女心
2024-05-05
开发集
学习
偏差
指标
误差
方差
分析
测试
水平
曲线
5.4 MB
机器学习训练秘籍
属于 deeplearning.ai 项目.
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文件版本: 0.5.0 draft
最后更新: 2018/10/12
译者水平有限，如有翻译不当之处，
恳请读者指正，联系邮箱:
acdoge.cao@gmail.com
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© 2018 Andrew Ng. All Rights Reserved.
Page 2 Machine Learning Yearning-Draft Andrew Ng
目录
1 机器学习为什么需要策略?
2 如何使用此书来帮助你的团队
3 先修知识与符号说明
4 规模驱动机器学习发展
5 开发集和测试集的定义
6 开发集和测试集应该服从同一分布
7 开发集和测试集应该有多大？?
8 使用单值评估指标进行优化
9 优化指标和满意度指标
10 通过开发集和度量指标加速迭代
11 何时修改开发集、测试集和指标
12 小结：建立开发集和测试集
13 快速构建并迭代你的第一个系统
14 误差分析：根据开发集样本评估想法
15 在误差分析时并行评估多个想法
16 清洗误标注的开发集和测试集样本
17 将大型开发集拆分为两个子集，专注其一
18 Eyeball 和 Blackbox 开发集该设置多大？
19 小结：基础误差分析
20 偏差和方差：误差的两大来源
21 偏差和方差举例
22 与最优错误率比较
23 处理偏差和方差
24 偏差和方差间的权衡
25 减少可避免偏差的技术
Page 3 Machine Learning Yearning-Draft Andrew Ng
26 训练集误差分析
27 减少方差的技术
28 诊断偏差与方差：学习曲线
29 绘制训练误差曲线
30 解读学习曲线：高偏差
31 解读学习曲线：其它情况
32 绘制学习曲线
33 为何与人类表现水平进行对比
34 如何定义人类表现水平
35 超越人类表现水平
36 何时在不同的分布上训练与测试
开发集/学习/偏差/指标/误差/方差/分析/测试/水平/曲线/
开发集/学习/偏差/指标/误差/方差/分析/测试/水平/曲线/
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