CS229Notes 5模型选择与正则化
cs229-notes5.pdf 的内容讲的是正则化和模型选择，对做机器学习是回归任务的你来说挺有用的。开头就点明了问题：模型太复杂容易过拟合，太简单又容易欠拟合。通过讲交叉验证，给出了实用的模型选择思路，像是 K 折交叉验证、如何划分训练集和验证集、怎么选指标都讲得比较细。里面还举了一个多项式回归的例子，挺接地气的，看完基本就知道怎么选多项式的阶数了。整体内容不复杂，讲得也比较顺，适合平时调参、选模型的时候对照着用一下。
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