1.5正則化與交叉驗證（兩種模型選擇方法）
一正則化
1模型選擇典型的方法就是正則化。正則化是結構風險最小化策略的實現，是在經驗風險上加乙個正則化項或罰項。正則化項一般是模型複雜度的單調遞增函式，模型越複雜，正則化值就越大。
2正則化項可以取不同的形式
3正則化的作用：選擇經驗風險和模型複雜度同時較小的模型
二交叉驗證
1進行模型選擇一種簡單的方法是隨機地將資料集切分成三部分，分別為訓練集，驗證集，測試集。訓練集用來訓練模型，驗證集用於模型的選擇，測試集永固最終對學習方法的評估。選擇對驗證集有最小**誤差的模型。
2為了選擇好的模型，可以採用交叉驗證的方法。基本思想：重複地使用資料，把給定的資料進行切分，將切分的資料集組合為訓練集和測試集，在此基礎上反覆地進行訓練，測試以及模型選擇。
a簡單交叉驗證:首先隨機地將已給資料分為兩部分，一部分為訓練集，一部分為測試集（70%，30%）；然後用訓練集在各種條件下訓練模型，從而得到不同的模型；在測試集上評價各個模型的測試誤差，選出測試誤差最小的模型。
bs折交叉驗證（應用最多）方法：首先隨機地將已給資料切分為s個互不相交的大小相同的子集；然後利用s-1個子集的資料訓練模型，利用餘下的子集測試模型；將這一過程對可能的s中選擇重複進行；最後選出s次測評中評價測試誤差最小的模型。
c留一交叉驗證
是b中s = n時的情況，相當於每個子集中占有乙個資料
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