林軒田機器學習基石課程個人筆記-第十五講

上一講學習了一個避免過擬合的方法：正則化，通過正則化來減小模型的複雜度，從而達到避免過擬合的效果。這一講介紹了另一種很常用的方法，那就是驗證（Validation） 在機器學習中，模型的學習過程是很複雜的，它最終的效果受很多東西的影響，即使是最簡單的二分類也要考慮很多東西。比如我們針對這個問題，選擇哪一種適合分類的算法；選擇好算法後，迭代的回合數是多少；以及選擇多大的步長；在非線性的數據集上，要選

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