机器学习 -- 多项式回归（Ⅵ 偏差方差均衡 Bias Variance Trade off）
一. 偏差与方差 偏差描述样本偏离实际值的情况，方差描述样本的分布疏密情况。下图中红色点为真值，蓝色点为样本点，描绘了不同偏差和方差分布情况： 1. 一般来说，模型的误差 = 方差（Bias） + 偏差（Variance） + 不可避免的误差（例如测量带来的精度损失、噪声等） 2. 导致偏差和方差的因素： 导致偏差的原因，可能是对模型的假设是错误的，例如用线性的假设去预测非线性数据
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