关于K-fold cross validation 下不一样的K的选择的疑惑？
在K-fold cross validation 下 比较不一样的K的选择对于参数选择（模型参数，CV意义下的估计的泛化偏差）以及实际泛化偏差的影响。更通常的问题，在实际模型选择问题中，选择几重交叉验证比较合适？ide 交叉验证的背景知识：性能 CV是用来验证模型假设（hypothesis）性能的一种统计分析方法，基本思想是在某种意义下将原始数据进行分组，一部分做为训练集，一部分做为验证集，
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