DeepLearning.ai深度学习课程笔记
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DeepLearning.ai深度学习课程笔记
  • Introduction
  • 第一门课 神经网络和深度学习(Neural-Networks-and-Deep-Learning)
  • 第二门课 改善深层神经网络:超参数调试、 正 则 化 以 及 优 化 (Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regulariza
    • 第二门课 改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化(Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and
  • 第三门课 结构化机器学习项目(Structuring Machine Learning Projects)
    • 第三门课 结构化机器学习项目(Structuring Machine Learning Projects)
      • 第一周 机器学习(ML)策略(1)(ML strategy(1))
      • 第二周:机器学习策略(2)(ML Strategy (2))
        • 2.1 进行误差分析(Carrying out error analysis)
        • 2.2 清楚标注错误的数据(Cleaning up Incorrectly labeled data)
        • 2.3 快速搭建你的第一个系统,并进行迭代(Build your first system quickly, then iterate)
        • 2.4 在不同的划分上进行训练并测试(Training and testing on different distributions)
        • 2.5 不匹配数据划分的偏差和方差(Bias and Variance with mismatched data distributions)
        • 2.6 定位数据不匹配(Addressing data mismatch)
        • 2.7 迁移学习(Transfer learning)
        • 2.8 多任务学习(Multi-task learning)
        • 2.9 什么是端到端的深度学习?(What is end-to-end deep learning?)
        • 2.10 是否要使用端到端的深度学习?(Whether to use end-to-end learning?)
  • 第四门课 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)
    • 第四门课 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)
  • 第五门课 序列模型(Sequence Models)
    • 第五门课 序列模型(Sequence Models)
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  1. 第三门课 结构化机器学习项目(Structuring Machine Learning Projects)chevron-right
  2. 第三门课 结构化机器学习项目(Structuring Machine Learning Projects)

第二周:机器学习策略(2)(ML Strategy (2))

2.1 进行误差分析(Carrying out error analysis)chevron-right2.2 清楚标注错误的数据(Cleaning up Incorrectly labeled data)chevron-right2.3 快速搭建你的第一个系统,并进行迭代(Build your first system quickly, then iterate)chevron-right2.4 在不同的划分上进行训练并测试(Training and testing on different distributions)chevron-right2.5 不匹配数据划分的偏差和方差(Bias and Variance with mismatched data distributions)chevron-right2.6 定位数据不匹配(Addressing data mismatch)chevron-right2.7 迁移学习(Transfer learning)chevron-right2.8 多任务学习(Multi-task learning)chevron-right2.9 什么是端到端的深度学习?(What is end-to-end deep learning?)chevron-right2.10 是否要使用端到端的深度学习?(Whether to use end-to-end learning?)chevron-right
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