机器学习笔记：训练集、验证集和测试集区别
一、介绍 训练集、验证集和测试集在机器学习领域及其常见，后两者容易混用。 在有监督（supervise）的机器学习中，数据集常被切分为2-3部分，即： 训练集（train set） 验证集（validation set） 测试集（test set） 一个形象的比喻 ...
原文：机器学习笔记——测试集和验证集的区别
在NG的ML课程中和西瓜书中都有提到：最佳的数据分类情况是把数据集分为三部分，分别为：训练集 train set ，验证集 validation set 和测试集 test set 。那么，验证集和测试集有什么区别呢 实际上，两者的主要区别是：验证集用于进一步确定模型中的超参数 例如正则项系数 ANN中隐含层的节点个数等 而测试集只是用于评估模型的精确度 即泛化能力 举个例子：假设建立一个BP神 ...
2017-02-28 20:24 1 24571 推荐指数：
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