deeplearning.ai 筆記 Specialization 2 week 1 實操課程

1.訓練集和測試集的劃分： 以前7：3，因爲數據量比較少，現在上million後可以8：2甚至更少 採用的測試集和訓練集最好來自同一分佈（比如都是用戶上傳的而不是包含用戶上傳和網上爬取） 2. bias/Variance 偏差、方差 藍色、紫色和虛線部分： 3. 機器學習的基本方法 4.正則化 可以解決過擬合（高方差），另一個解決方法是準備更多數據 一般使用L2正則化（L1使得數據變稀疏但是卻沒有

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