Structuring Machine Learning Projects-Week2
Week2 1. Carrying out error analysis 對已經建立的機器學習模型進行錯誤分析（error analysis）十分必要，而且有針對性地、正確地進行error analysis更加重要。 舉個例子，貓類識別問題，已經建立的模型的錯誤率爲10%。爲了提高正確率，我們發現該模型會將一些狗類圖片錯誤分類成貓。一種常規解決辦法是擴大狗類樣本，增強模型對夠類（負樣本）的訓練。但
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