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深度学习基础：数据集及其拆分（类别标签、数据集与有监督学习、留出法、K折交叉验证、分层抽样策略、网络搜索调超参数）

1 鸢尾花数据集

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2 数据集的数学表示

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3 类别标签（ground truth、gold standard）

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4 数据集与有监督学习

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5 训练集、测试集的拆分

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6 训练集测试集拆分（留出法）

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7 K折交叉验证

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8 分层抽样策略（Stratified k-fold）

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9 用网络搜索来调超参数

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