Reference

https://zhuanlan.zhihu.com/p/20900216

数据集分类

training set
test set
validation set

当dataset数量过少，使用交叉验证的方法来进行超参数tuning。

What is cross validation

e.g. 1000 images, 平均分为5组，200 images/group
use 4 groups as training set, 1 group as validation set. For each group of hyper params, 循环5组分别做validation set，得到五个测试结果。最后使用这五个测试结果的mean作为当前hyper params的最佳结果

实际应用。在实际情况下，人们不是很喜欢用交叉验证，主要是因为它会耗费较多的计算资源。一般直接把训练集按照50%-90%的比例分成训练集和验证集。但这也是根据具体情况来定的：如果超参数数量多，你可能就想用更大的验证集，而验证集的数量不够，那么最好还是用交叉验证吧。至于分成几份比较好，一般都是分成3、5和10份。

KNN相比1-NN的好处

分类结果更平滑，泛化性能更好

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