模型誤差的來源分析bias VS variance
如題，其中，bias是期望輸出與真實標記的差別。記爲： 該值描述的是學習算法的期望預測與真實結果的偏離程度，即刻畫了算法本身的擬合能力。 variance是使用樣本數相同的不同訓練集產生的方差。記爲： 該值描述的是同樣大小的訓練集的變動所導致的學習性能的變化，即刻畫了數據擾動所造成的影響。 總結起來就是，模型簡單，數據欠擬合，誤差主要來源是bias；
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