补充 正则化与模型选择1. 交叉验证（Cross Validation）1.1 保留交叉验证 (hold-out cross validation)1.2 k-折交叉验证（k-fold cross validation） 2. 特征选择（Feature Selection）3. 贝叶斯统计(Bayesianstatistics)和正则化 (regularization)4. 参考资料 正则化与模型选择 1. 交叉验证（Cross Validation） 1.1 保留交叉验证 (hold-out cross validation) 也叫简单交叉验证 (simple cross validation) 1.2 k-折交叉验证（k-fold cross validation） 2. 特征选择（Feature Selection） 3. 贝叶斯统计(Bayesianstatistics)和正则化 (regularization) 4. 参考资料 cs229笔记-正则化与模型选择
本文探讨了机器学习中正则化与模型选择的关键概念，包括交叉验证（如保留交叉验证和k-折交叉验证）、特征选择、贝叶斯统计及其在正则化中的应用。这些方法有助于避免过拟合，提升模型泛化能力。
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