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上传时间: 2021-01-20
详细说明：一、过拟合和欠拟合
训练误差：指模型在训练数据集上表现出的误差。
泛化误差：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。(ML应关注此项)
如何计算训练误差或者泛化误差，可以用损失函数。【损失函数：均方误差(线性回归)、交叉熵损失函数(softmax回归)】
验证集的作用：进行模型选择。
K折交叉验证：由于验证数据集不参与模型训练，当训练数据不够用时，预留大量的验证数据显得太奢侈。一种改善的方法是K折交叉验证（K-fold cross-validation）。在K折交叉验证中，我们把原始训练数据集分割成K个不重合的子数据集，然后我们做K次模型训练和验证
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