機器學習：機器學習評估和統計學習理論

機器學習評估 交叉驗證與訓練集、驗證集、測試集 使用驗證集來選擇假設模型。 使用測試集來衡量假設模型的泛化誤差。 如果給定的樣本數據充足，我們通常使用均勻隨機抽樣的方式將數據集劃分成3個部分——訓練集、驗證集和測試集，這三個集合不能有交集，常見的比例是8:1:1。需要注意的是，通常都會給定訓練集和測試集，而不會給驗證集。這時候驗證集該從哪裏得到呢？一般的做法是，從訓練集中均勻隨機抽樣一部分樣本作爲

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