李宏毅機器學習——學習筆記（3）
訓練出來的函數和實際目標函數直接的差別，取決於bias和variance，如圖所示， 其中通過不同的取樣，可以訓練得到不同的預測函數，即f*，而模型越複雜，varience越大，bias則越小，如下圖所示： 當模型較爲簡單時，模型的bias error比較大，容易早場Underfitting，而當模型複雜的時候，模型的variance error比較大，容易造成overfitting，模型的效果隨
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