動手學（2）

模型選擇、過擬合和欠擬合 訓練誤差和泛化誤差 訓練誤差（training error）指模型在訓練數據集上表現出的誤差，泛化誤差（generalization error）指模型在任意一個測試數據樣本上表現出的誤差的期望，並常常通過測試數據集上的誤差來近似。 機器學習模型應關注降低泛化誤差。 模型選擇 驗證數據集 從嚴格意義上講，測試集只能在所有超參數和模型參數選定後使用一次。 不可以使用測試數據

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