吴恩达深度学习笔记（二）week1深度学习的实用层面

训练集、验证集、测试集 开发机器学习系统是一个高度迭代的过程 循环上面过程的效率决定了ML系统开发的效率，利用交叉验证的方法能有效得提高系统开发效率，交叉验证能很好的避免欠拟合和过拟合。 小数据时代：60% / 20% / 20% 大数据时代：98% / 1% / 1%（甚至训练集的比例更大） 偏差和方差 机器学习的基本方法 吴恩达老师提供的训练方法： 正则化 针对模型的过拟合，一般可以通过增加训

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