调参，正则化

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1.数据集的划分：

训练集（train），

交叉验证集（dev）:用来选取最好的模型，选择最好的算法（需要验证的可能是很多个算法）

测试集（test）：用来评估

有时候不需要无偏估计的时候，就只需要训练集和验证集

确保dev ,train来自同一个分布

划分：70%train dev 30%test 百万数据；或者60%，20%，20%（小数据的划分）过百万数据

　　大数据时代：验证集和测试集占比要减小：98%，1%，1%；99.,5%，0.4%，0.1%；99.,5%，0.25%，0.25%

2.偏差方差的均衡

　　衡量指标：

调参，正则化

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原文地址：https://www.cnblogs.com/yttas/p/10270933.html