機器學習 -- 多項式迴歸（Ⅵ 偏差方差均衡 Bias Variance Trade off）
一. 偏差與方差 偏差描述樣本偏離實際值的情況，方差描述樣本的分佈疏密情況。下圖中紅色點爲真值，藍色點爲樣本點，描繪了不同偏差和方差分佈情況： 1. 一般來說，模型的誤差 = 方差（Bias） + 偏差（Variance） + 不可避免的誤差（例如測量帶來的精度損失、噪聲等） 2. 導致偏差和方差的因素： 導致偏差的原因，可能是對模型的假設是錯誤的，例如用線性的假設去預測非線性數據
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