[ML] Bias与Variance

Error = Bias + Variance
其中，
Error反映的是整个模型的准确度；
Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度；
Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。
所以，bias和variance的选择是一个tradeoff。

方差与偏差

参考资料：
1. https://www.zhihu.com/question/27068705