1.bias和variance
上節說到，更複雜的model在testing data上不一定表現的更好，也就是可能會有更大的error。那麼error從何而來呢，有兩個因素影響，乙個是bias（偏差），乙個是variance（方差）。抽樣的次數越多， bias和variance越接近真實值，所以每次在乙個model中找出乙個最好的function，再有很多很多model，把最好的function求期望，就會接近真實的function。
比較簡單的model和複雜的model，發現簡單的model受樣本資料影響更小，有更小的variance，但有可能一開始就瞄錯了靶心，即bias比較大。而複雜的model雖然variance更大，但很多複雜model的最好function求期望之後，卻更為接近真實的function。如下圖。
2.underfitting和overfitting
3.如何處理bias和variance
當model不能較好地fittraining data時，一般認為有比較大的bias（underfitting），這時候可以重新設計model，比如考慮更多feature，或者選擇更複雜的model。
當variance比較大的時候，收集更多的資料是乙個行之有效的方法，但這並不總是能辦到的，另外一種方法就是regularization。具體看接下來的學習吧。
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