摘要：
一.引言 给定一个数据集，划分方式一般有两种： 1.把整个数据集划分成训练集和测试集。 2.把整个数据集划分成为训练集、验证集和测试集(一般的比例是6:2:2，参考NG《ML》)。其中训练集用于训练出模型的参数(除超参数外的惨呼)，验证集用于模型优化，即寻找最优的超参数，测试集用于评估最终模型的泛化 阅读全文
posted @ 2018-04-28 16:04
Excaliburer
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