machine-learning怎樣選擇訓練模型

1.對數據集的處理 一般來說要對數據集作一個2：2：6的處理，分別是測試集，交叉測試集，訓練集（且最好是隨機化） 2.選擇訓練模型 訓練模型的形狀大致跟兩個參數有關一個是hypothesis函數的最高冪，用d來表示。 一個是正則項的係數，用λ表示 d的值越高，對數據的擬合度就越高，反之越低 λ過大則有可能出現訓練模型爲一條直線的情況，λ過小則有可能過擬合 那麼要怎麼選擇這兩個的值呢？ 首先我們選取

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