機器學習基石------validation

核心目的：如何選擇一個Eout最小的模型 可能的選擇方式： 1.選擇一個Ein最小的模型 問題：對於越複雜的模型 模型的擬合能力就越強 如果單單把Ein作爲選擇的評判標準 那麼相對於複雜模型簡單模型永遠不會被選到；同時這樣不加正則一定會比正則好 因爲不加正則就是單純最小化 Ein 會overgitting 轉化思路 不使用Ein 而是使用Evalidation 此時最重要的是validation的

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