过拟合：
模型选择：
根据不同的假设模型，然后计算出代价函数，最后选择一个在测试集表现良好的模型。
为了验证假设对于未知样本的预测情况，我们通常把数据集分成三类，训练集、交叉验证集（验证集）和测试集：
这样我们就使用交叉验证集去选择模型，用测试集去求泛化误差。
模型选择和训练评价测试集（Model selection and training/validation/test sets）
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