python机器学习模型参数调优
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原文：Spark机器学习——模型选择与参数调优之交叉验证
spark 模型选择与超参调优 机器学习可以简单的归纳为 通过数据训练y f x 的过程，因此定义完训练模型之后，就需要考虑如何选择最终我们认为最优的模型。 如何选择最优的模型，就是本篇的主要内容： 模型验证的方法 超参数的选择 评估函数的选择 模型验证的方法 在 统计学习方法 这本书中，曾经讲过模型验证的方法有三种，分别是简单的交叉验证，S折交叉验证，留一交叉验证 简单的交叉验证 即把全部数据按 ...
2018-01-30 15:57 0 1486 推荐指数：
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