Bias(偏差)和Variance(方差)
Error = Bias^2 + Variance+Noise bias：反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度，即算法本身的拟合能力 variance：反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。反应预测的波动情况。 简单的例子理解Bias和Variance 想象你开着一架黑鹰直升机，得到命令攻击地面上一只敌军部队，于是你连打数十梭子，结果有一下
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