bias、variance與擬合之間的關係
Error = Bias^2 + Variance+Noise 誤差的原因： 1.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。 2.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。 3.噪聲。 爲了幫助理解，搬運知乎上的圖。bias表示偏離中心的程度，variance表示
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