机器学习中偏差和方差的区别

今天在看L1和L2正则的相关知识时，看到这样一段话：         L2与L1的区别在于，L1正则是拉普拉斯先验，而L2正则则是高斯先验。它们都是服从均值为0，协方差为1λ。当λ=0时，即没有先验）没有正则项，则相当于先验分布具有无穷大的协方差，那么这个先验约束则会非常弱，模型为了拟合所有的训练集数据， 参数w可以变得任意大从而使得模型不稳定，即方差大而偏差小。λ越大，标明先验分布协方差越小，偏

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