機器學習《Machine Learning》筆記--偏差（Bias）和方差（Variance）

偏差（Bias）和方差（Variance） 偏差（Bias）：描述的是預測值（估計值）的期望與真實值之間的差距。偏差越大，越偏離真實數據。 方差（Variance）：描述的是預測值的變化範圍，離散程度，也就是離其期望值的距離。方差越大，數據的分佈越分散。   偏差：形容數據跟我們期望的中心差得有多遠，算是「有監督的」，有人的知識參與指標； 方差：形容數據分散程度的，算是「無監督的」，客觀的指標。

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