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吴恩达新书-Machine Learning Yearning 中文版全 (1-52章)

吴恩达新书-Machine Learning Yearning

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吴恩达新书-Machine Learning Yearning 中文版全 (1-52章)_第1张图片

吴恩达这本新书面向的用户群体为机器学习从业者，主要介绍机器学习实际使用时的一些策略和技巧，以便为开发指明方向，提升开发效率。

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  • 全书目录
    • 本书概述
      • 1.为什么要说机器学习策略
      • 2.本书对你和你的团队有哪些帮助
      • 3.阅读本书的先决条件
      • 4.驱动机器学习长足进步的因素
    • 构建开发和测试数据集
      • 5.开发和测试数据集的重要性
      • 6.使用同一分布的开发和测试数据集
      • 7.开发和测试数据集多大合适
      • 8.使用单值衡量指标
      • 9.优化性指标和约束性指标
      • 10.在开发/测试数据集和单值衡量指标的基础上，加速模型迭代
      • 11.何时需要改变数据集和衡量指标
      • 12.构建开发和测试数据集的注意事项
    • 基本的误差分析
      • 13.快速构建你的系统，然后迭代
      • 14.误差分析的重要性和大致过程
      • 15.并行评估多个想法的可行性
      • 16.清除标记错误的样本数据
      • 17.将开发数据集分成人工观测数据集和模型调参数据集
      • 18.人工观测数据集和模型调参数据集多大合适
      • 19.总结：基本误差分析
    • 偏差和方差
      • 20.偏差和方差的概念
      • 21.举例说明偏差和方差
      • 22.向最优的错误率看齐
      • 23.方差和偏差的处理方法
      • 24.权衡模型的方差和偏差
      • 25.减少可避免的偏差方法
      • 26.训练数据集上的误差分析
      • 27.减少方差的方法
    • 学习曲线
      • 28.通过学习曲线诊断偏差和方差
      • 29.将训练错误率用图形绘制出来
      • 30.高偏差时的学习曲线
      • 31.其他情况下的学习曲线
      • 32.学习曲线绘制技巧
    • 与人类的水平进行比较
      • 33.为社么要与人类的水平进行比较
      • 34.如何定义人类处于什么样的水平
      • 35.超越人类的水平
    • 训练和测试数据集的分布不一致
      • 36.何时使用不同分布的数据集
      • 37.是否要将你的所有数据都用起来呢
      • 38.是否要使用不一致的数据
      • 39.区分不同数据的权重
      • 40.从训练数据集泛化到开发数据集
      • 41.区分偏差、方差和数据不匹配问题
      • 42.处理数据不匹配问题
      • 43.人工数据合成
    • 算法调试
      • 44.优化验证实验
      • 45.优化验证实现的一般形式
      • 46.强化学习实例
    • 端到端深度学习
      • 47.端到端学习的兴起
      • 48.更多的端到端学习实例
      • 49.端到端学习的利与弊
      • 50.选择管道组件之数据可用性
      • 51.选择管道组件之任务简单化
      • 52.让机器学习输出更加丰富的内容

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