2018年7月7日
机器学习 --- 参数优化与模型选择
摘要： 一 交叉验证交叉验证的目的在实际训练中，模型通常对训练数据好，但是对训练数据之外的数据拟合程度差。用于评价模型的泛化能力，从而进行模型选择。交叉验证的基本思想把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集... 阅读全文
posted @ 2018-07-07 17:06 曾先森在努力 阅读(1280) 评论(0) 推荐(1)