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所谓K折交叉验证，就是在进行实验时： 将数据集等比例划分成K份，以其中的一份作为测试数据，其他的K-1份数据作为训练数据。然后，这样算是一次实验，而K折交叉验证只有实验K次才算完成完整的一次，也就是说交叉验证实际是把实验重复做了K次，每次实验都是从K个部分选取一份不同的数据部分作为测试数据（保证K个部分的数据都分别做过测试数据），剩下的K-1个当作训练数据，最后把得到的K个实验结果进行平分。 ...

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没有免费午餐定理（No Free Lunch Theorem） 如果我们不对特征空间有先验假设，则所有算法的平均表现是一样的。 但是我们认为：特征差距小的样本更有可能是同一类。