1、为什么需要机器学习策略？
机器学习是无数重要应用程序的基础，包括网页搜索，反垃圾邮件，语音识别，产品推荐等。如果您或您的团队正在开发一个机器学习的应用程序，并且您希望取得快速的进步。这本书将帮助你实现。
例如:建立一个谁别含有猫咪图片的创业公司。
假设你正在建立一个新公司，它将为爱猫人士提供源源不断的猫图片。你使用神经网络建立一个计算机视觉系统来检测图片中的猫。
但不幸的是，你的学习算法的准确性还不够好。你正在承受巨大的压力去改善你的猫探测器。你该做些什么呢?
你的团队有很多想法，比如:
•获取更多的数据:收集更多的猫图片。
•收集更加多样化的训练集。例如，猫在不同寻常位置的照片;猫不寻常的颜色;各种相机/设置拍摄的照片;....
•通过运行更多的梯度下降迭代来延长算法的时间。
•尝试一个更大的神经网络，有更多的图层/隐藏的单位/参数。
•尝试一个较小的神经网络。
•尝试添加正则化(如L2正则化)。
•改变神经网络体系结构(**函数、隐藏单元数等)
如果你选择了这些可能的方向，你就会建立起领头猫的平台形象，带领你的公司走向成功。
如果你选的不好，你可能会浪费几个月的时间。
那么，您会选择如何进行呢?
这本书会告诉你如何做。
大多数机器学习的问题都会留下一些线索，告诉你什么是有用的尝试，以及什么是无用的尝试。
学习阅读这些线索，将会节省你几个月的时间，或多年的开发时间。