機器學習之模型檢驗

模型檢驗的目的 隨着學習算法種類，特徵轉換方式，正則化方式等等的增加，在不同的組合之下我們就會得到種類非常多的學習模型。而在實務上我們通常想要的就是那個Eout最小的模型，所以我們在面臨衆多的學習模型的時候需要作出選擇，而模型檢驗結果的好壞正是我們作出選擇的依據。下圖爲一個學習模型的不同組成方式： 模型選擇問題 通過Eout選擇模型？ 這是不可行的。我們希望在得到的模型中選擇一個做的最好的模型g要

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