机器学习4-模型的误差来源以及减少误差的方法
误差来源的两个方面： bias（偏差）：度量了某种学习算法的平均估计结果所逼近的学习目标的程度。 variance（方差）:度量了在面对同样规模的不同训练集时分散的程度。 高的bias表示离目标值远，低bias表示离靶心近；高的variance表示多次学习的结果越分散，低的variance表示多次学习的结果越集中。 区别 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
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