統計學總結之Bias(誤差)，Error(偏差)，和Variance(方差)的區別
Bias(誤差)，Error(偏差)，和Variance(方差)的區別 1）、概念： bias ：度量了某種學習算法的平均估計結果所能逼近學習目標的程度；（一個高的誤差意味着一個壞的匹配） variance ：則度量了在面對一樣規模的不一樣訓練集時分散程度。（一個高的方差意味着一個弱的匹配，數據比較分散） 靶心爲某個能完美預測的模型，離靶心越遠，則準確率隨之下降。靶上的點表明某次對某個數據集上學習
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