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Update 1.机器学习概览.md

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@@ -491,7 +491,7 @@ print(lin_reg_model.predict(X_new)) # outputs [[ 5.96242338]]
 
 答案在于，你在测试集上多次测量了推广误差率，调整了模型和超参数，以使模型最适合这个集合。这意味着模型对新数据的性能不会高。
 
-这个问题通常的解决方案是，再保留一个集合，称作验证集合。用测试集和多个超参数训练多个模型，选择在验证集上有最佳性能的模型和超参数。当你对模型满意时，用测试集再做最后一次测试，以得到推广误差率的预估。
+这个问题通常的解决方案是，再保留一个集合，称作验证集合。用训练集和多个超参数训练多个模型，选择在验证集上有最佳性能的模型和超参数。当你对模型满意时，用测试集再做最后一次测试，以得到推广误差率的预估。
 
 为了避免“浪费”过多训练数据在验证集上，通常的办法是使用交叉验证：训练集分成互补的子集，每个模型用不同的子集训练，再用剩下的子集验证。一旦确定模型类型和超参数，最终的模型使用这些超参数和全部的训练集进行训练，用测试集得到推广误差率。