学习曲线:训练集大小应该逐步增加还是随机选择?

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我正在尝试编写一个定制的学习曲线函数。我想知道它是如何实施的。当训练集的大小增加时 - 通常是通过逐步向现有集添加新样本来增加吗?或者是随机选择训练大小?

举一个例子:假设列车设置的尺寸比为[0.2,0.3,0.4 ...],那么当我们从0.2增加到0.3时,我们是否会在增加之前(0.2)之前增加额外的0.1?或者我们只是从全套中获取另一个随机样本?

machine-learning training-data
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我们只是从完整数据集中获取另一个随机样本。

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