2016年11月16日
机器学习模型选择与验证
摘要： K折交叉验证 在不浪费太多数据的情况下，精确估计真实误差而设计的，在K折交叉验证中，将原训练集拆分为样本数量为m/k的K折样本集（这里假定m/k为一整数） 对于每一折数据样本，这个算法是在其他折样本的联合样本上训练，然后由这一折样本上估计出输出的误差。最终，所有误差的平均即为真实误差的估计。 特殊情 阅读全文
posted @ 2016-11-16 15:00 坚持不懈--成功 阅读(577) 评论(0) 推荐(0)