機器學習中的Bias(偏差)，Error(誤差)，和Variance(方差)有什麼區別和聯繫？
相信大家在學習K折交叉驗證方法( K K K-fold Cross-Validation)的時候常常會不理解以下總結： 當 K K K值大的時候， 我們會有更少的Bias(偏差), 更多的Variance。 當 K K K值小的時候， 我們會有更多的Bias(偏差), 更少的Variance。 首先，我們應該明確何爲偏差(Bias)和方差(Variance)以及它們與誤差(Error)的關係? 其
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