模式识别与机器学习笔记2018.8.23

模型选择   在最⼤似然⽅法中，由于过拟合现象，模型在训练集上的表现并不能很好地表示模型对于未知数据的预测能⼒。如果数据量很⼤，那么模型选择很简单。使⽤⼀部分可得到的数据，可以训练出⼀系列的模型，也可以得到某个给定模型的⼀系列复杂度的参数值。之后在独⽴数据上（有时被称为验证集）⽐较它们，选择预测表现最好的模型即可。如果模型的设计使⽤有限规模的数据集迭代很多次，那么对于验证数据会发⽣⼀定程度的过拟合

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