Machine Learning Yearning 4-12 閱讀筆記：開發/測試集與評估指標
主要內容 在訓練模型的時候，如果效果不如人意，這時候你可以採取很多辦法來改進模型，但是可選的方法太多，你究竟該先用哪些方法呢？Andrew Ng的這本書就是爲此而寫。Ps：開發集就是驗證集。 4. 規模驅動機器學習前進 驅動深度學習進步的兩大因素1.大量可用數據2.計算能力 具體來說，即使有更多的數據，傳統機器學習算法也不會有效果提升。 這個圖表展示了NN在小數據集下做得更好。這種效果不如NNs在
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