斯坦福大学机器学习——交叉验证（Cross Validation）
假设咱们须要从某些候选模型中选择最适合某个学习问题的模型，咱们该如何选择？以多元回归模型为例：，应该如何肯定k的大小，使得该模型对解决相应的分类问题最为有效？如何在偏倚（bias）和方差（variance）之间寻求最佳的平衡点？更进一步，咱们一样须要知道如何在加权回归模型中选择适当的波长参数，或者在基于范式的SVM模型中选择适当的参数C？php 咱们假设模型集合为有限集，咱们的目的就是从这d个模型
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