林轩田机器学习基石课程个人笔记-第十五讲

上一讲学习了一个避免过拟合的方法：正则化，通过正则化来减小模型的复杂度，从而达到避免过拟合的效果。这一讲介绍了另一种很常用的方法，那就是验证（Validation） 在机器学习中，模型的学习过程是很复杂的，它最终的效果受很多东西的影响，即使是最简单的二分类也要考虑很多东西。比如我们针对这个问题，选择哪一种适合分类的算法；选择好算法后，迭代的回合数是多少；以及选择多大的步长；在非线性的数据集上，要选

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