規則化和模型選擇（Regularization and model selection）——機器學習：交叉驗證Cross validation
零 問題提出算法 在機器學習中的誤差與方差一文中提到了誤差與方差。那麼在多種預測模型，如線性迴歸(y=θTx)，多項式迴歸(y=θTx^(1~m))等，應使用那種模型才能達到誤差與方差的平衡最優？app 形式化定義：假設可選的模型集合是M={M1,M2,...,Md}，好比SVM，logisitic迴歸都在M中。機器學習 一 交叉驗證（Cross validation）學習 第一個任務就是從M
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