Generalization
Generalization(泛化):模型對新樣本的預測能力很好
可以照字面上意思，泛化是指這個模型可以廣泛的範例上使用，爾不僅限於原有的範例資料集合。
若只能擬和原有的範例資料，這就意味著次模型已經過擬和(Overfitting)，過度擬和現有資料，而不能廣泛的應用於新的例子上。
在實際上，為了防止發生這件事，通常會將資料拆成兩個部分，一部分的資料用來訓練模型，一部分用測試模型的的泛化能力。

Training and Test Sets: Splitting Data
根據上一個課程，為了要讓訓練的模型可以泛化，必須將資料拆成訓練資料與測試資料，這張稍微提了一下拆分的注意事項
1.相互獨立
2.隨機拆分
3.請勿將測試的資料納入訓練中
利用練習了解拆分對結果的影響

Validation Set: Another Partition
上面的第三項有談到不能將測試資料納入訓練中，原因就是因為上上面所談到的過擬和問題，但這又延伸下一個問題，必須透過測試資料的結果來得知模型的泛化能力，但若泛化能力不好，又必須利用另一組超參數訓練下一個模型，若反覆執行這個過程來找到模型，這樣就等於暴露了測試用的資料，變成另外一種訓練用資料了嗎
為了防止這件事的發生，通常的作法是再切一份資料，這個資料叫做驗證資料，用來代替剛剛所說的測試資料，流程變成訓練資料訓練模型，將訓練模型應用在驗證資料，不斷迭代找出泛化能力最好的模型，最後再透過測試資料進行確認。
對了，經過上述的流程，應該能漸漸體會，不斷使用同一筆資料來對模型進行改進，此模型就越可能過擬和現有資料，最好是能保持資料的不斷更新，而且資料量越大越好。