标签：吴恩达 frac level ML dev 学习 human performance
机器学习（ML）策略（1）（ML strategy（1））
为什么是ML策略？（Why ML Strategy?）
正交化（Orthogonalization）
单一数字评估指标（Single number evaluation metric）
查准率（precision）和查全率（recall）
$F_1$分数：$\frac{2}{\frac{1}{P} + \frac{1}{R}}$，在数学中，这个函数叫做查准率$P$和查全率$R$的调和平均数。
满足和优化指标（Satisficing and optimizing metrics）
程序运行时间
假阳性（false positive）
训练/开发/测试集划分（Train/dev/test distributions）
开发（dev）集也叫做开发集（development set），有时称为保留交叉验证集（hold out cross validation set）。
数据随机洗牌
开发集和测试集的大小（Size of dev and test sets）
什么时候该改变开发/测试集和指标？（When to change dev/test sets and metrics）
为什么是人的表现？（Why human-level performance?）
贝叶斯错误率
可避免偏差（Avoidable bias）
理解人的表现（Understanding human-level performance）
超过人的表现（Surpassing human- level performance）
改善你的模型的表现（Improving your model performance）
标签：吴恩达,frac,level,ML,dev,学习,human,performance 来源： https://www.cnblogs.com/stark0x01/p/14069382.html
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