机器学习中的Train/Dev/Test集合数量设定
Train/Dev/Test集合设定
现在，我们就来聊聊在机器学习中训练/开发/测试集合大小的设定。
Train/Dev/Test
TrainDevTest
在机器学习的早期，由于数据量较少：
我们将Train/Dev/Test的比例设定为60/20/20
或者 Train/Test-->70/30
现如今，我们可以获得大量的数据集， 数据量会超过百万（1,000,000）。因此，我们也就只需要选取少量的Test集合，即可校验算法的可靠性。
因此，我们经常将训练集设定为：Train/Dev/Test的--->98/1/1
当前，机器学习主要用到Train/Test训练集。
机器学习的应用领域
现如今ML（Machine Learing）机器学习已经在很多方面有了显著地突破，尤其再Deep Learning领域，突破更是一日千里。
例如：NLP（自然语言处理），Computer Vision（机器视觉），语言翻译（Translation)，结构化数据处理（Structure Data)。
结构化数据处理（Structure Data）：Ads(互联网广告)，Search(搜索引擎），Computer Security(计算机安全），Logistical(物流）等领域有着很好的应用。
我们有理由相信在不久的将来，机器学习将会应用到更为广阔的领域。
想法-编码-验证阶段
各位童鞋在学习ML（Machine Learning）时，都会经历这几个步骤：
Idea: 创意和想法；对一个项目（事情）的想法和解决该方法的思路。
Code: 编码；通过ML，进行编码。
Experiment: 实验；通过实验时验证你的想法和思路。
Idea-Code-Experiment
Idea,Code,Experiment是一个循环的过程。开始于Idea，然后通过Code实现，在通过Experiment进行验证。之后再次优化你的想法，优化代码，再实验验证，一次一次的迭代，最终实现对问题的解决。
名词解释：
Dataset: 数据集。就是我们需要给算法提供的训练数据，常见的数据集包括：Training Dataset（训练集），Testing Dataset（测试集），Dev Dataset(开发集)。
algorithm:算法。很简单，就是我们常说的机器学习中的算法。常见的有CNN，RNN，DNN等。
