机器学习数据集划分-训练集，验证集，测试集

训练集
作用：估计模型

学习样本数据集，通过匹配一些参数来建立一个分类器。建立一种分类的方式，主要是用来训练模型的。

验证集
作用：确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数，超参数

对学习出来的模型，调整分类器的参数，如在神经网络中选择隐藏单元数。验证集还用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数。

测试集
作用：检验最终选择最优的模型的性能如何

主要是测试训练好的模型的分辨能力（识别率等）

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