1.1 训练/开发/测试集

小数据的时候我们一般7 3分，或者6 2 2分，但是大数据后，我们只需要其中的一部分作为验证机和测试集

有一条经验法则，尽量确保你的训练集和测试集来自同一分布

1.2 偏差与方差

从做左右是高偏差（欠拟合），ok，高方差（过拟合）

列举了一些可能情况
高方差，过拟合，训练误差小，测试误差大
高偏差，欠拟合，训练误差大，测试误差大

高方差，高偏差图上表示为一部分过拟合，一部分欠拟合

，偏差是机器学习模型中预测值与实际值之间的差异，而方差则是这些预测值的分布情况。
偏差：泛华误差的这部分误差是由于错误的假设决定的。例如实际是一个二次模型，你却假设了一个线性模型，一个高偏差的模型最容易出欠拟合
方差：这部分误差由于模型对微小变化较为敏感，一个多*度的模型更容易有高的方差（例如高阶多项式）因此容易过拟合

1.3机器学习基础

（1）如果高偏差，即欠拟合（针对训练误差）：可以A：增加更多的特征个数 B：使用更复杂的模型，使用更复杂的网络 C：新的**函数 D 自适应学习率
（2）如果高方差，即过拟合（针对测试误差）：可以A：增加更多的数据 B:正则化 C:早停 D：dropout

# 1.4 正则化 # ## L2范数 ## 在损失函数加上超参数乘以L2范数改善深层神经网络：第一周深度学习的实用层面

加上L2范数后的梯度更新公式，最后在权重前面加了个小于1的参数，那么每次迭代权重都会逐渐变小，所以也叫权重衰减

why？
更小的权值w，从某种意义上说，表示网络的复杂度更低，对数据的拟合刚刚好（这个法则也叫做奥卡姆剃刀），而在实际应用中，也验证了这一点，L2正则化的效果往往好于未经正则化的效果。

L1范数

比原始的更新规则多出了η * λ * sgn(w)/n这一项。当w为正时，更新后的w变小。当w为负时，更新后的w变大——因此它的效果就是让w往0靠，使网络中的权重尽可能为0，也就相当于减小了网络复杂度，防止过拟合。

1.5 为什么正则化可以减少过拟合

说法一

箭头的方向就是lamda逐渐变大，w逐渐变小的过程

说法二

以tanh**函数为例，因为lamda变大，w变小，导致输入到**函数的值z变小，整体函数近似线性，线性函数模型简单。

L1比L2更容易获得稀疏解
A：图表解释
首先我们要明白，L1或L2等值线上与平方误差等值线相切的点，是该等值线上可以使总损失函数最小的点。理由，我们那图中L1举例，任取一点w2和相切点w1，

w1损失=w1平方误差+w1 L2函数值
w2损失=W2平方误差+ w2 L2函数值
因为处于等值线上，所以L2函数值是相等的。但是w1平方误差<w2平方误差，所以相切点总损失函数最小
然后，我们通过图表就可以发现，平方损失函数与两个损失函数相切点，L1更容易使0点，即更容易稀疏
B：公式解释
**# 1.6 dropout正则化 #
dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。

1.7 理解dropout

说法一

下图，紫色点这个神经元，不愿意把赌注放给任意输入（或特征），因为他们随时可能被删除，不愿给任何一个输入加上太多权重，因此该单元通过这种方法积极的传播开来，并为四个输入增加一点权重，通过传播所有权重，dropout将产生收缩平方范数的效果

说法二

1.8其他正则化方法

数据增强
早停技术，不用向L2正则化那样去尝试大量lamba参数

1.9正则化输入

训练神经网络，其中一个加速训练的方法就是归一化输入
数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在一些数据比较和评价中常用到。典型的有归一化法，还有比如极值法、标准差法。

归一化方法的主要有两种形式：一种是把数变为（0，1）之间的小数，一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式。在数字信号处理中是简化计算的有效方式。

归一化处理的好处：

1 加快梯度下降的求解速度，即提升模型的收敛速度
两个特征区间相差非常大时，如左图中的x1[0-2000]和x2[1-5]，形成的等高线偏椭圆，迭代时很有可能走“之字型”路线（垂直长轴），从而导致需要迭代很多次才能收敛。
而右图对两个特征进行了归一化，对应的等高线就会变圆，在梯度下降进行求解时能较快的收敛。
因此在机器学习中使用梯度下降法求最优解时，归一化也很有必要，否则模型很难收敛甚至有时不能收敛。

2 有可能提高模型的精度
一些分类器需要计算样本之间的距离，如果一个特征的值域范围非常大，那么距离计算就会主要取决于这个特征，有时就会偏离实际情况

标准化/归一化处理的类型及含义：

线性归一化（min-max normalization）
$x'=\frac{x-min(x)}{max(x)-min(x)}$
这种归一化适合数值比较集中的情况，缺陷就是如果max和min不稳定，很容易使得归一化结果不稳定，使得后续的效果不稳定，实际使用中可以用经验常量来代替max和min。
标准差标准化（z-score standardization）
$x'=\frac{x-u}{\sigma}$
经过处理的数据符合标准正态分布，均值为0，标准差为1。
非线性归一化
经常用在数据分化较大的场景，有些数值大，有些很小。通过一些数学函数，将原始值进行映射。该方法包括log、指数、反正切等。需要根据数据分布的情况，决定非线性函数的曲线。
log函数：x = lg(x)/lg(max)；反正切函数：x = atan(x)*2/pi