交叉驗證（CV）方法的步驟
做數據訓練的時候，常常爲了是模型具有更好的泛化能力，通常會使用交叉驗證的方法，簡單介紹一下他是如何工作的。 作用：交叉驗證的方法是爲了爲模型挑選出最爲合適的參數，使得模型的性能和泛化能力更強。 k折交叉驗證（n-fold cross validation） 僞代碼： 循環n次 每次循環： 給出隨機或者確定的參數列表 對每一個/組參數求模型的loss 選取使loss最小的一個
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