偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）
机器学习中讨论某模型时，提到偏差-方差权衡。 如上图，用直线拟合后，相比原来的点其偏差最大，最后一个图则可完全拟合数据点，其偏差最小。但是拿第一个直线模型去预测未知数据，可能会相比最后一个模型更准确，因为最后一个模型过拟合，即第一个模型的方差比最后一个模型小。 一般而言，高偏差意味着欠拟合，高方差意味着过拟合。两者之间有如下关系： 随着模型复杂度增加，模型对于训练集的偏差越小，其方差越大；在训练上
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