设计开发集（dev set）和测试集（test set）

机器学习中的工作流程是：

尝试很多思路，用训练集训练不同的模型。
使用开发集来评估不同的思路，选择一个然后不断迭代去改善开发集的性能。
得到一个令人满意的成本，再用测试集去评估。

我们需要使得测试集（test set）和开发集（dev set）的数据同分布。

一个Guideline：

简单来说，就是测试集和开发集的数据应该与我最后实际应用的数据一致，而测试集和开发集这二者本身应该同分布。
否则，在开发集上优化好的模型，并不能用于测试集。

这节课的重点在于：设立开发集和评估指标，真的就定义了模型所要瞄准的目标。所以开发集和训练集必须为同分布。

而设立训练集的方式，则会影响你逼近那个目标有多快。

开发集（dev set）和测试集（test set）的大小

在面对少量数据100、1000、10000时，按照上面的分类方式更好。
在面对大量数据如1000000时，下面的划分方式更合理。

对于test set来说：

令测试集足够大，以能够高置信度地评估系统整体性能。

P.S.
对于某些应用，也许不需要对系统性能有置信度很高的评估。在这种情况下我们可能只需要训练集（training set）和开发集（dev set），即不单独分出一个测试集也是可以的（and acknowledge that you don’t have a test set）。
当然吴恩达老师绝对不建议在搭建系统的时候省略测试集（test set），因为有个单独的测试集使我安心。因为你可以用这组不带偏差的数据来测试系统的性能。
如果你的开发集很大，这样你就不会对开发集拟合得太厉害，在这种情况下，只有训练集和开发集也不是完全不合理。

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