訓練集、測試集、驗證集與模型選擇
訓練集、測試集、驗證集與模型選擇 模型選擇 原文鏈接 在機器學習過程中，爲了找到泛化性能最好的那個函數，我們需要確定兩方面的參數：1、假設函數參數，也就是我們通常所說的w和b，這類參數可以通過各種最優化算法自動求得。2、模型參數，比如多項式迴歸中的多項式次數，規則化參數λ等，這些參數被稱爲超參數，一般在模型訓練之前通過手工指定（當然也可以採用網格法等算法進行尋優）。確定模型超參數的過程稱爲模型選擇
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