吴恩达deeplearning之结构化机器学习—策略(2)

1.误差分析   本节阐述了怎样根据算法在开发集上的表现来选择算法的优化方向，基本方法： 统计算法在开发集上出错的各类样本的比例 按照错误的比例大小，来排序算法优化的优先级，因为错误占比越高，意味着算法的优化空间也越大 真正工作中，吴恩达建议可以做一个如下的表格 2.修正标注错误的数据   少量的标记错误数据是否需要修正，吴恩达给出的建议是： 深度学习对于随机误差具有很强的鲁棒性，即使不修正训练集

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