2.機器學習之誤差來源，以及怎麼導致過擬合和欠擬合

主要根據李宏毅教授的視頻做的筆記和總結。視頻講的很通俗易懂，主要是記錄博客筆記，方便自己以後查找複習，感興趣的小夥伴可以參考，可以留言相互交流。 誤差來源於bias和variance，即偏差和方差。 bias表示瞄的準， variance表示打的穩。 模型越簡單，variance小，bias大；模型越複雜variance大，bias小 因爲模型簡單的話，取得區域（space）就比較小，所以導致離目

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