1.数据集的划分：
训练集（train），
交叉验证集（dev）:用来选取最好的模型，选择最好的算法（需要验证的可能是很多个算法）
测试集（test）：用来评估
有时候不需要无偏估计的时候，就只需要训练集和验证集
确保dev ,train来自同一个分布
划分：70%train dev 30%test 百万数据；或者60%，20%，20%（小数据的划分）过百万数据
大数据时代：验证集和测试集占比要减小：98%，1%，1%；99.,5%，0.4%，0.1%；99.,5%，0.25%，0.25%
2.偏差方差的均衡
衡量指标：
原文：https://www.cnblogs.com/yttas/p/10270933.html