機器學習中的誤差（Error）、偏差（Bias）與方差（Variance）
誤差=偏差+方差 誤差反映的是整個模型的準確度，偏差反映的是模型在樣本上的輸出與真實值之間的誤差，即模型本身的精確度，方差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。 在一個系統中，偏差和方差往往是不可兼得的，如果要降低模型的偏差，就會一定程度上提高模型的方差，反之亦然。造成這種現象的根本原因是，我們總是希望試圖用有限訓練樣本去估計無限的真實數據。當我們更加相信這些數據的真
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