10.3 模型选择和交叉验证集
参考视频: 10 - 3 - Model Selection and Train_Validation_Test Sets (12 min).mkv
假设我们要在 10 个不同次数的二项式模型之间进行选择：
显然越高次数的多项式模型越能够适应我们的训练数据集，但是适应训练数据集并不代 表着能推广至一般情况，我们应该选择一个更能适应一般情况的模型。我们需要使用交叉验 证集来帮助选择模型。
即：使用 60%的数据作为训练集，使用 20%的数据作为交叉验证集，使用 20%的数据 作为测试集
模型选择的方法为：
使用训练集训练出 10 个模型
用 10 个模型分别对交叉验证集计算得出交叉验证误差（代价函数的值）
选取代价函数值最小的模型
用步骤 3 中选出的模型对测试集计算得出推广误差（代价函数的值）