偏差bias、方差 variance
回顾 降低泛化误差 机器学习算法中，我们主要目的是同时降低模型的偏差和方差；然而，真实情况是我们不能同时做到，只能折中。 回顾 误差来源： bias：测试集中的很多点并没有表达出来，bias很大； variance：选用的测试集数据与真实的数据分布不一致，导致variance大； 偏差： 描述了数据的表达能力，图一显示，弱分类器的表达能力弱，造成偏差较大，即欠拟合； 增加模型的复杂度，增加数据特征
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