Machine Learning Yearning

本项目是Andrew NG的关于机器学习策略的工具书的中文翻译稿源文件！

欢迎Star

更好的阅读体验，请移步本人博客：博客传送门

关于本书的英文原稿，NG还没有完全放出，目前更新到第22节。

官网传送门：http://www.mlyearning.org/

目的

根据NG的介绍，本书重点不是ML的算法，而是如何使ML算法发挥作用。琳琅满目的ML算法就像是工具箱里边的各种工具一样，这本书则是教会人们如何使用这些工具。

对于书名"Machine Learning Yearning"，我将其翻译为《机器学习要领》，希望能表达出NG编写这本书的目的:

focused not on teaching you ML algorithms, but on how to make ML algorithms work.

经验即要领，同时单词“yearning”读音和“要领”相似，故以此名之。

在原稿中，NG把每一个主题都浓缩到1-2页的阅读量，是非常精炼的，根据目前的发送稿来看：

1-4：内容没有大标题，我就自作主张的把这几节内容归纳到为"Introduction"；
5-12，以"Setting up development and test sets"作大标题；
13-19：以"Basic Error Analysis"作大标题；
20-？：以"Bias and Variance"作大标题；

翻译的水平有限(如有错误，请指出)，而且有些地方是在经过自己的理解之后并尽量遵照原文进行翻译，只是希望尽可能的读起来通顺。

翻译稿

在本书中，你将学习多达50多个NG多年总结的工程要领：

8、为团队进行算法优化建立单一数字评估指标

17、如果你有一个很大的开发集，拆分为两半，并只关注其中一个

🚧🚧🚧未完待续！！

英文原稿

当前更新到22节，详见文件夹："Machine Learning Yearning-Draft"

致谢

感谢蒋兆函同学为翻译提供的建议！

License

知识共享署名-相同方式共享 4.0 国际许可协议（CC BY-SA 4.0）

备注

GitHub的README.md文件不提供LaTeX公式解析，可使用chrome浏览器插件GitHub with MathJax

wangxuanju / machine-learning-yearning-chinese-ver Goto Github PK