机器学习系列（五）——训练集、测试集、验证集与模型选择

在机器学习过程当中，为了找到泛化性能最好的那个函数，咱们须要肯定两方面的参数：一、假设函数参数，也就是咱们一般所说的 w w 和 b b ，这类参数能够经过各类最优化算法自动求得。二、模型参数，好比多项式回归中的多项式次数，规则化参数 λ λ 等，这些参数被称为超参数，通常在模型训练以前经过手工指定（固然也能够采用网格法等算法进行寻优）。肯定模型超参数的过程称为模型选择。web 模型选择 借用吴恩

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