机器学习《Machine Learning》笔记--偏差（Bias）和方差（Variance）

偏差（Bias）和方差（Variance） 偏差（Bias）：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据。 方差（Variance）：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散。   偏差：形容数据跟我们期望的中心差得有多远，算是“有监督的”，有人的知识参与指标； 方差：形容数据分散程度的，算是“无监督的”，客观的指标。

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