在机器学习的模型构建阶段，交叉验证是一种不可或缺的技术，旨在提高模型的泛化能力，尤其是在有监督学习中。机器学习的目标是从标记示例中学习最优的权重与偏差，而交叉验证则通过合理划分数据集，验证模型的有效性，防止过拟合现象的发生。这篇文章将深入探讨7种常用的交叉验证方法，比较它们的优缺点，并提供相应的代码实例，助力您在数据科学的探索中更进一步。

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具身智能（Embodied AI）最初是由艾伦-图灵（Alan Turing）于 1950 年提出的 “具 身图灵测试”（Embodied Turing Test），旨在确定智能体是否能够展现出解决虚拟环境 ...

视频生成模型虽然可以生成一些看似符合常识的视频，但被证实目前还无法理解物理规律！ 自从 Sora 横空出世，业界便掀起了一场「视频生成模型到底懂不懂物理规律」的争论。图灵奖得主 Yann LeCun 明确表示，基于文本提示生成的逼真视频并不代表模型真正理解了物理世界。之后更是直言，像 Sora 这样通过生成像素来建模世界的方式注定要失败。 Keras 之父 François Chollet 则认为 ...