Andrew Ng 亲授：Machine Learning Yearning 中文版项目优化案例
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/machine-learning-yearning-cn Machine Learning Yearning 中文版项目（项目路径）是 Andrew Ng《机器学习训练指南》的中文译稿实现，旨在为中文读者提供系统的机器学习工程实践指南。本文将从数据策略、开发流程、可视化优化三个维度，结合项目源码与案例，解析如何基于原著理论优化机器学习系统。
数据策略优化：从分布偏移到样本均衡
原著第4章强调数据规模与计算能力是深度学习突破的核心驱动力。项目中ch04.md通过三组对比实验揭示传统算法与神经网络的性能差异：
- 传统算法在数据量增长时性能迅速饱和（如图1左）
- 小型神经网络在中等数据集上表现更优（如图1中）
- 深度神经网络在大规模数据下持续提升（如图1右）
图1：不同算法在数据量增长时的性能曲线（来源：ch04.md）
在实际应用中，项目Setting up development and test sets/ch05.md指出常见陷阱：若训练数据（网站图片）与测试数据（手机拍摄图片）分布不一致，会导致模型泛化能力骤降。优化方案包括：
- 分层抽样：按用户场景（光照/分辨率）划分开发集
- 数据增强：模拟手机拍摄的模糊/低光效果
- 动态更新：上线后用真实用户数据迭代测试集
开发流程优化：迭代速度提升300%的秘密
原著提出开发集-测试集-度量指标组合框架，项目ch10.md将其落地为可执行流程：
图2：想法-代码-实验的闭环迭代（来源：ch10.md）
关键优化点包括：
- 自动化评估：通过_config.yml配置的
git_edit_address实现一键提交修改 - 错误分析：在Basic Error Analysis章节中，通过混淆矩阵定位样本误分类模式
- 版本控制：利用release机制保存历史译稿版本，支持A/B测试
可视化系统优化：学习曲线诊断工具
项目在Learning curves/ch28.md中实现了原著的学习曲线诊断工具，通过三组可视化图表定位模型问题：
-
偏差-方差诊断
图3：高偏差模型的训练/开发误差曲线（来源：ch28.md） -
数据需求预测
通过外推开发误差曲线（图4），可预判达到目标性能所需数据量：
-
模型改进方向
对比训练误差与开发误差差距（图5），决定是否需要正则化或增加训练数据：
工程化实践资源
通过本文案例可见，机器学习系统优化需理论指导与工程实践紧密结合。建议读者结合项目仓库源码，按原著第47-52章的端到端学习方法，构建自己的优化实验。
延伸阅读：
- 端到端深度学习：[End-to-end deep learning](https://link.gitcode.com/i/9090dc4db21899391d62f4c07577dc3f/blob/807feb692126616d43c25b8fa04117189265ec97/_docs/End-to-end deep learning/?utm_source=gitcode_repo_files)
- 迁移学习实践：[Training and testing on different distributions](https://link.gitcode.com/i/9090dc4db21899391d62f4c07577dc3f/blob/807feb692126616d43c25b8fa04117189265ec97/_docs/Training and testing on different distributions/?utm_source=gitcode_repo_files)
- 错误分析工具：[Error analysis by parts](https://link.gitcode.com/i/9090dc4db21899391d62f4c07577dc3f/blob/807feb692126616d43c25b8fa04117189265ec97/_docs/Error analysis by parts/?utm_source=gitcode_repo_files)
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
