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Cross-Validation(交叉驗證)詳解
時間 2019-12-11
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假設咱們須要從某些候選模型中選擇最適合某個學習問題的模型,咱們該如何選擇?以多元迴歸模型爲例:,應該如何肯定k的大小,使得該模型對解決相應的分類問題最爲有效?如何在偏倚(bias)和方差(variance)之間尋求最佳的平衡點?更進一步,咱們一樣須要知道如何在加權迴歸模型中選擇適當的波長參數,或者在基於範式的SVM模型中選擇適當的參數C? 咱們假設模型集合爲有限集,咱們的目的就是從這d個模型中,選
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