Coursera公开课视频: 斯坦福大学机器学习第十课“应用机器学习的建议(Advice for applying machine learning)”

Question

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本课的笔记之一：Coursera公开课笔记: 斯坦福大学机器学习第十课“应用机器学习的建议(Advice for applying machine learning)”

本课的课件资料：PPT   PDF

1) Deciding what to try next(决定下一步该如何做)

 

2) Evaluating a hypothesis(评估假设)

 

3) Model selection and training/validation/test sets(模型选择和训练/验证/测试集)

 

4) Diagnosing bias vs. variance(诊断偏差和方差)

 

5) Regularization and bias/variance(正则化和偏差/方差)

 

6) Learning curves(学习曲线)

 

7) Deciding what to try next (revisited)(再次决定下一步该做什么)