机器 学习中的方差和偏差
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对于已建立的某一机器学习模型来说，不论是对训练数据欠拟合或是过拟合都不是我们想要的，因此应该有一种合理的诊断方法。
首先 Error = Bias + Variance
Error反映的是整个模型的准确度。
Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度；
Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。
转载于:https://my.oschina.net/u/1447519/blog/1553893
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