斯坦福大學機器學習——交叉驗證（Cross Validation）
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？php 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
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