正确使用模型评估、模型选择和算法选择技术无论是对机器学习学术研究还是工业场景应用都至关重要。本文将对这三个任务的相关技术进行回顾，并就每种技术的理论和实证研究的主要优缺点进行讨论。文章还将就机器学习算法中的超参数调优给出尽可能的建议，用以实现最佳的算法效果。文中内容涉及很多常用方法，比如模型评估和选择中的Holdout方法等；介绍了bootstrap技术的不同变体，通过正态逼近得到置信区间来衡量性能估计（performance estimates）的不确定性；在讨论偏差-方差（bias-variance）折中方案时，对比了留一交叉验证法（leave-one-out cross validation）和k-fold交叉验证法，并提供了在k-fold交叉验证中最优k值的选择技巧。
