過擬合和欠擬合以及為什么要對分為訓練數據集和測試數據集 過擬合和欠擬合 有了多項式回歸以后，就可以比較輕松地用線性回歸來求解非線性的問題了，不過過於使用可能會導致過擬合和欠擬合 先使用實際的例子來說明過擬合和欠擬合 （在notebook中） 加載好包，創建好虛假的數據集x和y，設置隨機 ...

1. 基本概念 偏差：偏差度量了學習算法的期望預測與真實結果的偏離程度, 即刻畫了學習算法本身的擬合能力。 方差：方差度量了同樣大小的訓練集的變動所導致的學習性能的變化, 即刻畫了數據擾動所造成的影響。 欠擬合：模型的經驗誤差大，模型太簡單，在訓練的過程中基本沒學到有價值的內容 ...

1 深度學習的實踐層面(Practical aspects of Deep Learning) 1.1 訓練，驗證，測試集（Train / Dev / Test sets） 訓練神經網絡時，我們需要做出很多決策，例如：神經網絡分多少層；每層含有多少個隱藏單元；學習速率是多少；各層采用 ...

首先需要說明的是：訓練集（training set）、驗證集（validation set）和測試集（test set）本質上並無區別，都是把一個數據集分成三個部分而已，都是（feature, label）造型。尤其是訓練集與驗證集，更無本質區別。測試集可能會有一些區別，比如在一些權威計算機視覺 ...

這三個名詞在機器學習領域的文章中極其常見，但很多人對他們的概念並不是特別清楚，尤其是后兩個經常被人混用。 Ripley, B.D（1996）在他的經典專著P ...

當數據量比較小時，可以使用 7 ：3 訓練數據和測試數據，或者 6：2 : 2 訓練數據，驗證數據和測試數據。 (西瓜書中描述常見的做法是將大約 2/3 ~ 4/5 的樣本數據用於訓練，剩余樣本用於測試） 當數據量非常大時，可以使用 98 : 1 : 1 訓練數據，驗證數據和測試 ...

我們在進行模型評估和選擇的時候，先將數據集隨機分為訓練集、驗證集和測試集，然后用訓練集訓練模型，用驗證集驗證模型，根據情況不斷調整模型，選擇其中最好的模型，再用訓練集和測試集訓練模型得到一個最好的模型，最后用測試集評估最終的模型。 訓練集 訓練集是用於模型擬合數據樣本。 驗證 ...

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