李宏毅机器学习笔记（2）— bias and variance

Where does the error come from? 由下图可以看到，更加复杂的模型不一定就能够在testing data 上有更好的表现。 testing data 的average error 是由 bias 和 variance 组成的，这里的 bias 实际上就是指整个估测中心的偏差，而 variance 恰好对应了估测值距离他们中心的离散程度。这两个概念实际上和数理统计中的期望

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