Andrew Ng 亲授：Machine Learning Yearning 中文版项目优化技巧

Andrew Ng 亲授：Machine Learning Yearning 中文版项目优化技巧

【免费下载链接】machine-learning-yearning-cn Machine Learning Yearning 中文版 - 《机器学习训练秘籍》 - Andrew Ng 著 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/machine-learning-yearning-cn

项目概述与核心价值

Machine Learning Yearning 中文版（《机器学习实践指南》）是 Andrew Ng 教授机器学习实践方法论的经典著作，旨在帮助开发者高效构建机器学习系统。项目通过清晰的章节结构和实战案例，指导读者解决模型开发中的关键决策问题。官方文档：README.md，项目教程：_docs/index.md。

数据集策略优化

开发集与测试集划分原则

合理的数据集划分是模型成功的基础。传统70%/30%随机划分方法在实际应用中可能失效，特别是当训练数据与真实场景数据分布存在差异时。正确做法是：

• 确保开发集和测试集来自真实场景分布（如用户手机拍摄的猫咪图片）
• 避免仅使用网站下载的高质量图片作为测试数据
• 若暂无用户数据，可通过模拟真实场景构建近似分布的数据集

相关章节：_docs/Setting up development and test sets/ch05.md

模型性能优化

偏差与方差平衡技巧

模型误差主要来源于偏差和方差，需针对性优化：

• 高偏差：模型在训练集上表现差，需增加模型复杂度（如更深网络）
• 高方差：模型在开发集上表现显著差于训练集，需增加正则化或收集更多数据

通过学习曲线分析可精确定位问题类型：_docs/Learning curves/ch28.md，偏差与方差理论基础：_docs/Bias and Variance/ch20.md

实战案例分析

猫咪图片识别优化流程

以书中猫咪图片识别案例为基础，完整优化路径包括：

1. 问题定义与目标设定（准确率指标）
2. 数据集构建（区分网站图片与用户上传图片）
3. 模型选择与训练（基础神经网络架构）
4. 误差分析（识别错误样本类型）
5. 迭代优化（针对性调整模型或数据）

案例详细分析：_docs/ch01.md

项目贡献指南

翻译质量改进方法

社区贡献者可通过以下方式参与项目优化：

1. 在Issues区提交翻译问题：创建详细issue说明具体章节和修改建议
2. 直接编辑文档：点击页面"改进当前页面"发起Pull Request
3. 邮件反馈：主题注明"MLY翻译"发送至项目维护邮箱

图片资源管理：所有图片存放于img/目录，引用格式需遵循项目规范：_docs/index.md

总结与展望

通过遵循Andrew Ng教授的系统化方法论，开发者可避免常见的盲目尝试，聚焦于高价值优化方向。关键在于：

• 优先解决最大性能瓶颈
• 基于数据而非直觉做决策
• 持续迭代验证改进效果

项目后续将继续完善章节内容，欢迎关注最新更新。完整章节列表：_docs/

【免费下载链接】machine-learning-yearning-cn Machine Learning Yearning 中文版 - 《机器学习训练秘籍》 - Andrew Ng 著 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/machine-learning-yearning-cn