[深度之眼机器学习训练营第四期]关于机器学习应用的一些建议

机器学习算法评估 模型评估 在整个机器学习任务的流程中，我们需要在数据集上训练机器学习模型，找到一个比较“好”的假设。但是，有些假设在已知数据集上表现很好，在新数据上的性能却很差，错误率比较高，这也就是我们常说的“过拟合”。那么，我们如何解决这种类型的问题呢？ 一般来说，评价机器学习模型的性能，主要看模型在未知数据上的表现。因此，当我们拿到一个数据集以后，不能马上进行模型的训练，而是需要把数据集分

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