机器学习算法中的偏差-方差权衡(Bias-Variance Tradeoff)
简单的以下面曲线拟合例子来讲：
直线拟合后，相比原来的点偏差最大，最后一个图完全拟合了数据点偏差最小；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了，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。他们之间有如下的关系： 本文地址
请参考一下三篇文章：
偏差-方差分解 Bias-Variance Decomposition
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