softmax回归+深度学习框架

softmax回归
a^[l]=ez[l]/sum(ti)

训练一个softmax分类器



深度学习框架

正交化
满足和优化指标

训练-开发-测试集划分

什么时候该改变开发——测试集和指标


贝叶斯最优误差，贝叶斯最佳误差或幝斯错误是理论最佳

可避免偏差

超过人的表现

改善模型的表现