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