机器学习入门：偏差和方差

偏差(bias):偏差衡量了模型的预测值与实际值之间的偏离关系。 方差（variance）：方差描述的是训练数据在不同迭代阶段的训练模型中，预测值的变化波动情况（或称之为离散情况） 我们这里以线性回归为例进行介绍 **线性回归是一种机器学习算法，它主要用来预测定量目标。该算法根据线性方式建模的自变量来拟合包含预测数据点的直线或平面(或超平面)。**首先，让我们把这看作是最佳拟合线(为了更好地理解)

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