2019年3月1日
吴恩达机器学习笔记34-模型选择和交叉验证集（Model Selection and Train_Validation_Test Sets）
摘要： 假设我们要在10 个不同次数的二项式模型之间进行选择： 显然越高次数的多项式模型越能够适应我们的训练数据集，但是适应训练数据集并不代表着能推广至一般情况，我们应该选择一个更能适应一般情况的模型。我们需要使用交叉验证集来帮助选择模型。即：使用60%的数据作为训练集，使用 20%的数据作为交叉验证集，使 阅读全文
posted @ 2019-03-01 02:49 NeoML 阅读(567) 评论(0) 推荐(0) 编辑