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orthogonalization (正交化） |
一个调整只带来一个方面的影响
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评价标准 |
1 optimizing n-1 satisficing |
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training set dev set test set |
dev开发集和test测试集来自同样的分布
样本划分 小样本100～10000 70%~30% 或者 60%～20%～20% 大样本 1million 98%~1%~1% 不需要zhin |
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贝叶斯误差 |
贝叶斯最优误差：理论上的最优误差（通常用human-level error来估计）
模型表现不如人工识别时，可以通过一些技术改善： 1.人工标记 2.insight from manal error analysis 3.analysis of bias/variance
以贝叶斯误差为基准，分析偏差／方差大小，确定下一步优化方向
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