机器学习方差和偏差权衡（Understanding the Bias-Variance Tradeoff）
当我们讨论预测模型时，预测误差可以分解成我们关心的两个主要的子部分：由于“偏差”导致的误差和由于“偏差”导致的误差。 在模型将偏差和方差最小化的能力之间进行权衡。 了解这两种类型的错误可以帮助我们诊断模型结果，避免过度或不合适的错误。 1. Bias and Variance 理解不同的误差来源如何导致偏差和方差有助于我们改进数据拟合过程，从而产生更准确的模型。我们用三种方式来定义偏差和方差：概念
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