吴恩达机器学习笔记 —— 11 应用机器学习的建议
吴恩达机器学习笔记 —— 11 应用机器学习的建议 本篇讲述了在机器学习应用时，如何进行下一步的优化。如训练样本的切分验证？基于交叉验证的参数与特征选择？在训练集与验证集上的学习曲率变化？在高偏差或者高方差时如何进行下一步的优化，增加训练样本是否有效？ 更多内容参考 机器学习&深度学习 如果已经创建好了一个机器学习的模型，当我们训练之后发现还存在很大的误差，下一步应该做什么呢？通常能想到的是： 1
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