偏差（bias)和方差(variance)區別：
偏差指的是演算法的期望**與真實**之間的偏差程度， 反應了模型本身的
擬合能力；
方差度量了同等大小的訓練集的變動導致學習效能的變化， 刻畫了資料擾動
所導致的影響。
當模型越複雜時， 擬合的程度就越高， 模型的訓練偏差就越小。 但此時如果
換一組資料可能模型的變化就會很大， 即模型的方差很大。 所以模型過於復
雜的時候會導致過擬合。
當模型越簡單時， 即使我們再換一組資料， 最後得出的學習器和之前的
學習器的差別就不那麼大， 模型的方差很小。 還是因為模型簡單， 所以偏差
會很大。
模型複雜度越高，越容易過擬合，方差越大，偏差越小
模型複雜度越低，越容易欠擬合，偏差越大，方差越小
診斷偏差（bias）和方差（variance）
以下兩個圖是比較熟悉的高偏差 high bias 與高方差 high variance 的圖 接下來畫 誤差 error 圖 訓練誤差 left theta right frac sum limits m left right right 2 交叉驗證誤差 多項式的度 補充概念 定義如下 begin...
偏差 bias 與方差 variance
在分析模型的泛化效能時，經常用到偏差和方差。泛化誤差可以分解為偏差，方差與雜訊之和。自己的理解 偏差 在某演算法下期望的 值與真實的標記 客觀存在的標記，而不是資料庫人工的標記 度量了學習演算法的期望 與真實結果的偏離程度，刻畫了學習演算法本身的擬合能力，偏差的主要來之演算法本身的擬合能力和資料庫的...
模型評估 偏差bias和方差variance
1 定義 觀測值 y 特徵值 x 且，假設 用偏差和方差來表述 則，最後一項為系統雜訊，是無法通過模型降低的。1.1 偏差bias與方差variance，他們的基本定義如下 偏差bias 描述 模型的期望與理論模型之間的差距，偏差越大偏離理論值越大。b ias f x e f x f x 公式3 方...