【经典】吴恩达《机器学习落地应用指南》，30页ppt 26/64

斯坦福大学机器学习斯坦福大学机器学习第十课“应用机器学习的建议(Advice for applying machine learning)”学习笔记，本次课程主要包括7部分：

1. Deciding what to try next(决定下一步该如何做)
2. Evaluating a hypothesis(评估假设)
3. Model selection and training/validation/test sets(模型选择和训练/验证/测试集)
4. Diagnosing bias vs. variance(诊断偏差和方差)
5. Regularization and bias/variance(正则化和偏差/方差)
6. Learning curves(学习曲线)
7. Deciding what to try next (revisited)(再次决定下一步该做什么)