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本文主要内容来自周志华《机器学习》 本文中代码 问题： 对于一个只包含\(m\)个样例的数据集\(D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_m,y_m)\)，如何适当处理，从\(D\)中产生训练集\(S\)和测试集\(T\)? 下面介绍三种常见的做法 ...

留出法（hold-out） 留出法，直接将数据集D DD划分为两个互斥的集合，其中一个集合作为训练集S SS，另一个作为测试集T TT，一般做法是将2/3~4/5的样本作为训练集，其余部分作为测试集； 在使用留出法时，一般采用多次随即划分、重复进行实验评估后，取平均值作为留出法的评估 ...

对于过拟合现象 \[{h_\theta }\left( x \right) = {\theta _0} + {\theta _1}x + {\theta _2}{x^2} + {\theta _ ...

一、判断机器学习算法的性能 机器学习经过训练得到的模型，其意义在于真实环境中的使用； 将全部的原始数据当做训练集直接训练出模型，然后投入到真实环境中，这种做法是不恰当的，存在问题： 如果模型效果很差，没有机会通过实际调试就直接应用到实际当中，怎么办？（# 实例：股市预测 ...

过拟合和欠拟合以及为什么要对分为训练数据集和测试数据集 过拟合和欠拟合 有了多项式回归以后，就可以比较轻松地用线性回归来求解非线性的问题了，不过过于使用可能会导致过拟合和欠拟合 先使用实际的例子来说明过拟合和欠拟合 （在notebook中） 加载好包，创建好虚假的数据集x和y，设置随机 ...

在机器学习算法中，我们通常将原始数据集划分为三个部分（划分要尽可能保持数据分布的一致性）： （1）Training set（训练集）: 训练模型 （2）Validation set（验证集）： 选择模型 （3）Testing set（测试集）： 评估模型 其中Validation set ...

Python按比率划分训练/验证/测试样本 ...