吴恩达深度学习课程第三课 — 结构化机器学习项目
第一周 机器学习策略
1.1 什么是机器学习策略
1.2 正交化
- 功能点之间相互独立
1.3 单一数字评估指标
- 调和平均数
1.4 满足和优化指标
- N个指标，满足N-1个指标的前提下优化那一个指标
1.5 训练，开发，测试数据集划分
- 训练集，开发集，测试集分开
1.6 开发集和数据集大小
- 没有测试集也行
1.7 什么时候改变开发集，数据集，指标
1.8 为什么是人的表现
1.9 可避免偏差
1.10 理解人的表现
1.11 超过人的表现
1.12 改善你的模型的表现
第二周 机器学习策略
2.1 进行误差分析
- 人工检查错误
2.2 清除标注错误的数据
- 深度学习对随机的误差健壮性很强:个别标注错误不影响深度学习的准确率
2.3 快速搭建第一个系统，并进行迭代
