机器学习bias， error ，variance区别和联系
bias：if we average all f', is it close to f^. bias 衡量模型拟合训练数据的能力，其中训练数据可以是数据的部分（mini—batch） bias越小，拟合能力就越高（可能产生over fitting）反之，拟合能力低（underfitting) variance 衡量模型的泛化能力 variance越小，模型的泛化能力就越高，
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