吴恩达深度学习笔记之结构化机器学习(一)

1.1 机器学习策略（ML Strategy）

我们在训练深度学习网络的时候，有一下一些策略，提高我们的网络性能。如下图所示：

1.2 正交化(Orthogonalization)

要弄好一个监督学习系统，我们需要调我们的系统旋钮确保四件事情。如下所示：

第一：确保在训练集上的结果不错，我们可以通过训练更大的网络，或者选择更好的优化算法。
第二：确保在开发集上不错，我们可以通过正则化或者数据扩充来解决开发集上的问题。
第三：确保在测试集上也不错，我么可以通过一个旋钮来增大开发集。
第四：我们希望成本函数的表现也可以，可以通过调整开发集或者改变成本函数。

1.3 单一数字评估指标(single number evaluation metric)

评估我们的分类器的一个合理方式是观察分类器的查准率和查全率。我们以一个猫分类器为例：

查准率(Precision):比如在我的分类器中标记为猫的例子中，有多少真的是猫，如果分类器A的有95%的查准率，这意为着我们的分类器说这图有猫的时候，有95%的机会真的是猫。
查全率(Recall):对于所有真猫的图片，我们的分类器正确识别出了多少百分比，实际为猫的图片中，有多少被系统识别出来。
事实证明，查准率和查全率之间往往需要折中，两个指标都要顾及到。所以我们有一个结合查全率和查准率的标准方法就是所谓的F1分数：

我们称之为查准率和查全率的调和平均数。
还有一个分类器的平均误差也可以作为作为单实数评估指标。
实验证明，利用单实数评估指标真的可以提高我们的效率。

1.4 满足和优化指标

我们可以这样做将准确度和运行时间结合成一个整体评估指标，
我们以下述一个例子为例：

上述是三个分类器的指标，我们需要根据某些指标选择最适合我们的一个分类器，此时我们可以重新定义成本函数，如下。

根据这样一个成本函数我们来选择最优分类器。
其次，我们可能选择一个分类器A能够最大限度提高准确率，单必须满足时间要求，此时我们说。准确度为优化指标，而运行时间为满足指标。通过提供满足和优化指标，就可以给我们提供一个明确的方法去选择“最好的”分类器。

1.5 为什么是人的表现

我们首先来看下面一张图：

1.6 可避免偏差

我们以下图为例，简单介绍一下什么是可避免偏差。

我们以人类的标准为基准。一般人类的误差接近于贝叶斯最优误差。训练集的误差与人类的误差的差距我们称之为可避免偏差。训练集误差和开发集误差之差我们称之为可避免方差。就是这样。