吴恩达新书《Machine Learning Yearning》，附中文版PDF下载

电子书《Machine Learning Yearning》是吴恩达历时两年总结整理的一本机器学习实践经验宝典，它以较高的层次为我们介绍了许多在机器学习时代AI工程师应该掌握的技术策略。该书并不聚焦于具体的AI算法，而是为我们介绍了许多具有泛化性的如何让AI算法有效工作的技术。

这本书的重点并不是教你具体的机器学习算法，而是如何让机器学习算法有效工作。

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主要内容

部分内容如下：

• 机器学习为什么需要策略?
• 如何使用此书来帮助你的团队
• 先修知识与符号说明
• 规模驱动机器学习发展
• 开发集和测试集的定义
• 将大型开发集拆分为两个子集，专注其一
• Eyeball 和 Blackbox 开发集该设置多大？
• 小结：基础误差分析
• 偏差和方差：误差的两大来源
• 偏差和方差举例
• 与最优错误率比较
• 处理偏差和方差
• 偏差和方差间的权衡
• 减少可避免偏差的技术
• 训练集误差分析
• 减少方差的技术
• 诊断偏差与方差：学习曲线
• 绘制训练误差曲线
• 流水线组件的选择：数据可用性
• 流水线组件的选择：任务简单性
• 建立超级英雄团队 - 让你的队友阅读这本书吧！

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