跟清华大学马少平教授学AI：第五篇 统计学习方法是如何实现分类与聚类的（十七）

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点击上方“ 图灵人工智能 ”，选择“星标”公众号 您想知道的人工智能干货，第一时间送达                           第五篇 统计学习方法是如何实现分类与聚类的（十七） 清华大学计算机系 马少平 第十七节： 验证与测试问题 艾博士：在机器学习中经常会遇到超参数确定问题，比如在支持向量机中，高斯核函数的σ就是一个超参数。如果σ过大，容易造成欠拟合，反之如果σ过小则容易造成过拟合，我们希望确定一个合适的σ，以保证得到一个比较好的分类性能。这就是机器学习中的调参问题，参数确定的是否合理，可能对系统的性能有很大的影响。另外，一个训练好的系统具体的分类性能又能达到多少呢？这些都可以通过数据测试确定。 由于可能会存在过拟合问题，所以用于确定超参数的数据以及测试性能的数据最好是与训练数据分开的 ………………………………