上限分析通常能提供一种很有价值的信号或者说很有用的导向告诉你流水线中的哪个部分最值得你花时间。 举例：数值评价量度，字符准确度，图像中的文字识别...

人工数据合成的概念通常包含两种不同的变体：第一种是白手起家创造新的数据；第二种是已经有了一小部分带标签的训练集，然后扩充为一个大的训练集 字符识...

照片OCR流水线中的组件：滑动窗(sliding windows)的分类器 滑动窗的步骤： 以文字检测为例，文字识别是计算机视觉中的一个非同寻常...

照片OCR技术中的应用历史涉及3个部分： 1. 一个复杂的机器学习系统是如何被组合起来的 2.机器学习流水线（machine learning ...

大规模机器学习的方法称为映射约减 (map reduce) 方法，相比于随机梯度下降方法，映射化简方法能够处理更大规模的问题。 映射化简的基本思...

确保算法能收敛以及选择合适的学习速率α。 对于随机梯度下降算法，为了检查算法是否收敛，沿用之前定义的cost函数。在算法扫描到样本(x(i),y...

小批量梯度下降有时候甚至比随机梯度下降还要快一点，每次迭代使用b个样本，b是一个叫做"小批量规模"的参数。b的一个标准的取值可能是2到100之间...

随机梯度下降的思想也可以应用于线性回归、逻辑回归、神经网络或者其他依靠梯度下降来进行训练的算法中。 梯度下降法的问题是当m值很大时，计算这个微分...