机器学习使用交叉验证实现算法的精度和泛化能力用了哪些算法

机器学习使用交叉验证实现算法的精度和泛化能力一般使用以下算法：

1. k折交叉验证：将数据集分成k个子集，每次将其中一个子集作为验证集，其余k-1个子集作为训练集，重复k次，最终得到k个模型的精度和泛化能力的平均值。

2. 留一交叉验证：将数据集中每个样本单独作为验证集，其余样本作为训练集，重复n次，得到n个模型的精度和泛化能力的平均值。

3. 自助法：从原始数据集中随机抽取n个样本，进行模型训练，重复m次，得到m个模型的精度和泛化能力的平均值。

这些算法都可以有效地评估模型的性能，提高模型的泛化能力。