机器学习中的误差（Error）、偏差（Bias）与方差（Variance）
误差=偏差+方差 误差反映的是整个模型的准确度，偏差反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精确度，方差反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。 在一个系统中，偏差和方差往往是不可兼得的，如果要降低模型的偏差，就会一定程度上提高模型的方差，反之亦然。造成这种现象的根本原因是，我们总是希望试图用有限训练样本去估计无限的真实数据。当我们更加相信这些数据的真
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