偏差bias與方差variance
學習算法的預測誤差, 或者說泛化誤差(generalization error)可以分解爲三個部分: 偏差(bias), 方差(variance) 和噪聲(noise). 在估計學習算法性能的過程中, 我們主要關注偏差與方差. 因爲噪聲屬於不可約減的誤差 (irreducible error). 1 含義 偏差bias：期望輸出與真實標記的差別稱爲偏差。 方差variance：不同的訓練數據集訓
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