规则化和模型选择（Regularization and model selection）——机器学习：交叉验证Cross validation
零 问题提出算法 在机器学习中的误差与方差一文中提到了误差与方差。那么在多种预测模型，如线性回归(y=θTx)，多项式回归(y=θTx^(1~m))等，应使用那种模型才能达到误差与方差的平衡最优？app 形式化定义：假设可选的模型集合是M={M1,M2,...,Md}，好比SVM，logisitic回归都在M中。机器学习 一 交叉验证（Cross validation）学习 第一个任务就是从M
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