统计学总结之Bias(误差)，Error(偏差)，和Variance(方差)的区别
Bias(误差)，Error(偏差)，和Variance(方差)的区别 1）、概念： bias ：度量了某种学习算法的平均估计结果所能逼近学习目标的程度；（一个高的误差意味着一个坏的匹配） variance ：则度量了在面对一样规模的不一样训练集时分散程度。（一个高的方差意味着一个弱的匹配，数据比较分散） 靶心为某个能完美预测的模型，离靶心越远，则准确率随之下降。靶上的点表明某次对某个数据集上学习
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