机器学习中的Bias(偏差)，Error(误差)，和Variance(方差)有什么区别和联系？
相信大家在学习K折交叉验证方法( K K K-fold Cross-Validation)的时候常常会不理解以下总结： 当 K K K值大的时候， 我们会有更少的Bias(偏差), 更多的Variance。 当 K K K值小的时候， 我们会有更多的Bias(偏差), 更少的Variance。 首先，我们应该明确何为偏差(Bias)和方差(Variance)以及它们与误差(Error)的关系? 其
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