李宏毅機器學習筆記（2）— bias and variance

Where does the error come from? 由下圖可以看到，更加複雜的模型不一定就能夠在testing data 上有更好的表現。 testing data 的average error 是由 bias 和 variance 組成的，這裏的 bias 實際上就是指整個估測中心的偏差，而 variance 恰好對應了估測值距離他們中心的離散程度。這兩個概念實際上和數理統計中的期望

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