前言
综合之前的学习内容，
本篇将探究机器学习实践方法论
出现的问题及其原因
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【深度学习详解】Task1 机器学习基础-线性模型 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营
【深度学习详解】Task2 分段线性模型-引入深度学习 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营
【深度学习详解】Task3 实践方法论-分类任务实践 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营本篇目录导航
实践方法论
本篇笔记 General Guide 从原视频课件进行修改：
李宏毅《机器学习/深度学习》2021课程 -> 机器学习任务攻略
问题描述：large loss on training data
训练数据的损失很大，显然它在训练集上面也没有训练好
模型偏差
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原因分析 模型过于简单
该函数的集合太小了， 没有包含任何一个函数，
可以让损失变低的函数不在模型可以描述的范围内。想要在大海里面捞针（一个损失低的函数），
结果针根本就不在海里。
解决方案 给模型更大的灵活性增加输入的特征，即同时考虑更多训练数据
（得到更有灵活性 flexibility 的函数）重新设计一个模型，使用深度学习
（更多的 layer 层数）
优化问题
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原因分析 优化器不给力
- 优化器（梯度下降）在寻找代价函数最低点的过程，
会出现局部最小值干扰，无法找到全局最小值。- 想要在大海里面捞针（一个损失低的函数），
针确实在海里，但是无法把针捞起来。
解决方案 尝试更强大的优化器，寻找损失低的函数
is 模型偏差 or 优化问题 ？
判断是 模型偏差 or 优化问题 ？ 
问题描述：large loss on testing data
训练数据上面的损失小，但在测试数据上的损失大
过拟合【交叉验证】
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原因分析 模型过于复杂
模型灵活性过大，学习到了训练数据的噪声。
（模型过于复杂，对数据过度适应）
解决方案 增加训练集数据限制住拟合的模型
（往往是最有效的方向）需要增加额外的训练集数据（不容易。）
不用增加额外的训练集数据（很建议！）
data augmentation 数据增强：
根据问题的理解创造出新的合理数据
给模型更多的限制性
- 减少输入的特征，即同时考虑更少训练数据
（不要过大灵活性 flexibility 的函数）- 重新设计一个模型：减少参数 / 共用参数（可以让一些参数有一样的数值）
eg. 神经元数量- 重新设计一个模型：使用更受限的模型。
eg. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）
是比全连接网络（fully-connected network）更有限制的架构- Early stopping 早停
- Regularization 正则化
- Dropout 丢弃法
trade-off（权衡模型的灵活性和限制性）
比较合理选择模型的方法是：
将训练数据分成"训练集"和"进行模型选择的验证集"
即，
在训练集上训练出来的模型
会使用验证集来衡量分数和挑选模型，即基线（baseline）算法
（避免在公开的测试集上面频繁挑选模型导致的过拟合）
Cross Validation 交叉验证
将训练数据按照百分比随机分成"训练集"和"进行模型选择的验证集"。例如：
90%训练数据作为"训练集"，
10%训练数据作为"进行模型选择的验证集"。
N-fold Cross Validation N 折交叉验证
将训练数据切成 n 等份，这件事情要重复 3 次：
n - 1 份作为"训练集"，
还有 1 份作为"进行模型选择的验证集"。
不匹配
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原因分析 **训练集和测试集的分布不同，
导致模型在测试集上的预测表现不佳。**
解决方案 要对训练数据和测试数据的产生方式有一些理解，
确保重新收集的训练数据与数据数据的分布尽可能一致
Python 分类任务实践
baseline 教程
https://datawhaler.feishu.cn/wiki/M7tqwIHYdiz5ULkRkD9cPPWTntg
数据集 下载【2023机器学习】的系列资料包括 视频、课件、代码等资源已经系统顺序命名并整理到百度网盘：
https://pan.baidu.com/s/1-zfs0wn5rccTRVk34YZWaA，提取码：2023。
来源：https://blog.csdn.net/qq_39975984/article/details/133103314
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李宏毅深度学习教程 LeeDL-Tutorial（苹果书）
https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial李宏毅《机器学习/深度学习》2021课程（视频教程 24 h 46 min）
https://www.bilibili.com/video/BV1JA411c7VT/ -
Hung-yi Lee (李宏毅) MACHINE LEARNING 2023 SPRING
https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2023-spring.php
作业数据集搬运：
https://blog.csdn.net/qq_39975984/article/details/133103314
https://github.com/keepstumz/LHY-ML