训练集、测试集、验证集与模型选择
训练集、测试集、验证集与模型选择 模型选择 原文链接 在机器学习过程中，为了找到泛化性能最好的那个函数，我们需要确定两方面的参数：1、假设函数参数，也就是我们通常所说的w和b，这类参数可以通过各种最优化算法自动求得。2、模型参数，比如多项式回归中的多项式次数，规则化参数λ等，这些参数被称为超参数，一般在模型训练之前通过手工指定（当然也可以采用网格法等算法进行寻优）。确定模型超参数的过程称为模型选择
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