機器學習bias， error ，variance區別和聯繫
bias：if we average all f', is it close to f^. bias 衡量模型擬合訓練數據的能力，其中訓練數據可以是數據的部分（mini—batch） bias越小，擬合能力就越高（可能產生over fitting）反之，擬合能力低（underfitting) variance 衡量模型的泛化能力 variance越小，模型的泛化能力就越高，
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