deep learning.ai 第二課筆記-改善深層神經網絡：超參數調試、正則化以及優化

第一週：深度學習的實用層面 1.數據集的劃分：過程一般是訓練集進行訓練，驗證集進行模型的迭代驗證尋找最好的模型，最後在測試集上無偏評估。 當需要無偏估計時：劃分爲訓練集，驗證集，測試集 不需要無偏估計時：也可以劃分爲訓練集和驗證集   2.對於偏差和方差的問題，高偏差對數據的擬合不夠好-欠擬合，高方差則是過擬合。 爲了理解偏差和方差，需要理解訓練集錯誤率和驗證集錯誤率。 如果最優誤差（貝葉斯誤差，

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