Bias(偏差)和Variance(方差)
Error = Bias^2 + Variance+Noise bias：反映的是模型在樣本上的輸出與真實值之間的誤差，即模型本身的精準度，即算法本身的擬合能力 variance：反映的是模型每一次輸出結果與模型輸出期望之間的誤差，即模型的穩定性。反應預測的波動情況。 簡單的例子理解Bias和Variance 想象你開着一架黑鷹直升機，得到命令攻擊地面上一隻敵軍部隊，於是你連打數十梭子，結果有一下
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