3.偏置值和方差（bias & variance）对预测结果的影响及如何选择最优模型
1.样本数量对bias和variance的影响 预测的模型与实际模型之间的差距为 bias+variance 样本数量越多，预测值与μ、 σ²越接近。 上图中第四个图，实际模型位于靶心红色点位置，对N个样本（图中分散的小蓝点）的预测值求平均（图中大蓝点），发现预测模型与实际模型存在偏差，该偏差即来自于bias和variance。个人理解：bias偏置值看距离远近，variance方差看点的分散程度
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