动手学（2）

模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 训练误差（training error）指模型在训练数据集上表现出的误差，泛化误差（generalization error）指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。 机器学习模型应关注降低泛化误差。 模型选择 验证数据集 从严格意义上讲，测试集只能在所有超参数和模型参数选定后使用一次。 不可以使用测试数据

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