機器學習入門：偏差和方差

偏差(bias):偏差衡量了模型的預測值與實際值之間的偏離關係。 方差（variance）：方差描述的是訓練數據在不同迭代階段的訓練模型中，預測值的變化波動情況（或稱之爲離散情況） 我們這裏以線性迴歸爲例進行介紹 **線性迴歸是一種機器學習算法，它主要用來預測定量目標。該算法根據線性方式建模的自變量來擬合包含預測數據點的直線或平面(或超平面)。**首先，讓我們把這看作是最佳擬合線(爲了更好地理解)

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