机器学习中偏差和方差有什么区别？

偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据，如下图第二行所示。方差：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散，如下图右列所示。 参考：Understanding the Bias-Variance Tradeoff 作者：Jason Gu 链接：https://www.zhihu.com/question/2044

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