模型选择
我们其实关心的是泛化误差，并不太关心训练误差。
训练误差：模拟考试成绩。
泛化误差：真实考试成绩。
所以我们会来计算我们训练误差和泛化误差呢？一般会有两种数据集，一个叫做验证集，一个叫做测试集。
一个常犯的错误：验证集和训练集混在一起。
经常在代码中的出现的test_dataset其实并不是真正的测试集，而是一个验证集，因为测试数据集你是不会知道这个数据的，而且只用一次会不会再使用，这样才能对模型起到了考试的作用。
而且验证数据集上的表现结果也有可能是虚高的，因为超参数很有可能就是在验证数据集上调出来的。验证数据集的精度并不能真正代表模型在新数据上的泛化能力。
经常的情况下，我们是没有足够的数据来使用。比如银行贷款只有100个人的信息，然后要一般训练，一般验证，这个就划不来了。
K-折交叉验证就是为了尽可能的使用样本来进行训练，但是缺点就是这样比较贵，需要进行K次训练。
通过K折的误差来判断一个超参数的好坏。
最后，通过对K次实验的结果取平均来估计训练和验证误差。
过拟合和欠拟合
上图的两种情况都是不好的，一个是欠拟合（不能很好的拟合数据），一个是过拟合（拟合的太好，把噪音都拟合进去了）
模型容量低，那么一开始的训练误差和泛化误差都是比较高的。但是随着模型容量增大，训练误差可以被一直降低，甚至降低到0（这样就是过拟合了！），因为不管数据多少，网络都可以记住。但是不是记住所有数据就是好的，数据里面有大量的噪音。
随着模型容量增大，泛化误差一开始会下降，然后开始上升。这是因为后面模型容量大了，关注的细节太多，会被困扰。
所以最优应该是在红色圈的那个地方，而且我们希望把蓝色的点往下拉。所有有时候会发现，我为了把泛化误差往下降，我不得不承受一定程度的过拟合。过拟合本质上不是一件很坏的事情，首先你的模型容量要够大（不大根本就没有什么前途），然后再去控制它的容量，使得其泛化误差可以往下降。
注意：横坐标是epochs，一个横坐标是模型容量。随着epoch次数增多，那么loss肯定是会下降的，然后其中对应的点就是在模型容量上的一个点。
估计模型容量：
- 参数的个数
- 参数值的选择范围
目前统计学习在深度学习上很少用... (统计学习方法.. 先放着吧，目前解释不了的，只能大概猜测)
QA
- SVM和神经网络相比，有什么优缺点？
神经网络相对于SVM，前者的可编程性会高很多。比如用不同的layer等等。相比而言，SVM的可编程性基本等于没有。
- train,test,validate桑格数据集的划分比例和标准是什么？如果是比赛的话，不知道测试数据集的分布，怎么设计验证机和测试集？有什么知道原则吗？
在比赛中，比如房价预测，可能train给的是3~5月的，validate给的是6~7月的,（私有的数据集）test给的是8~10月的。那么确实可能会出现validate和test的数据集的数据分布是不一样的，如果是用过去的数据来训练模型，去预测明天的事情，很有可能这个事件会发生变化。（这是一个很大的问题，就是分布会发生变化，这里就假设数据是一个独立同分布的情况）其实只要验证数据集够大，基本也不会有太多的问题。
一般的处理方式是30%test，70%train，然后在70%trian上做一个5折交叉验证（就是每次拿其中的20%作为验证集 做5次训练）
- 如果是时序序列上的数据，验证集和测试集可能有自相关，这时候应该如何处理？
一般是这个星期作为validete，然后前一个星期作为train。
- 验证数据集和测试数据集的数据清洗（如异常值处理）和特征构建（如标准化）是否需要放在一起处理？
一般在trian上算均值，算方差，然后把这个均值和方差作用到验证数据集上。
- 深度学习一般训练集比较大，所以K折交叉验证在深度学习中是不是没什么应用？训练成本太高了吧？
是的！K折交叉验证因为要训练K次，所以在比较大的数据集上我们很少用(一般深度学习训练一次就要一个星期了！)K折交叉验证使用的前提是数据不够！在传统机器学习我们一般是会用K折交叉验证的，但是在深度学习上确实用的不多，因为比较昂贵。
- K折交叉验证中的k怎么确定？有什么方法吗？
主要看你能承受的计算成本，k当然是越大越好，但是计算量也是线性的增加。
- 所以是出现了overfitting或者underfitting才需要hyperparameter training吗？
不是的，overfitting和underfitting是告诉你哪些参数是好的，他们是反应模型性能的一个指标。
- 如何有效设计超参数？是不能只能搜索？
一般就是看经验了（老中医抓药）
或者用随机，随机个100组，然后看哪一组效果是好的，就是去尝试。
当然现在也在发展AutoML了。
- K折交叉验证的目的是确定超参数吗？然后还要用这个超参数再训练一遍全数据吗？
- 第一种，K折交叉验证就是来确定一个超参数，确定好之后，我在整个数据集上在重新训练一次，几乎是最常见的一个做法。
- 第二种，就是不在重新训练了，就找到精度最好的那一折模型出来。优点就是少训练了，缺点就是少看了一些训练集。
- 第三种，将K折模型都拿下来，然后预测的时候都跑一次，最后取均值。优点就是稳定，缺点就是预测的代价就变成了K倍了。
- SVM和神经网络的发展？
其实学术界就是一个时尚界，这些潮流的都是一波一波的！
像编程语言，也是这个火几年，那个火几年；现在厉害的公司，可能10年前都是不厉害的。
这是一个发展的眼光，神经网络虽然没有很好的理论，但是它的表现效果是好的。
- 数据集中噪声比例多少最好？还是清除所有噪音？
数据集中最好有噪音！
有噪音什么的，应该是自己给模型加入的，而不是存在于数据集中。