李宏毅《机器学习》误差

1.Bias（偏差）、Error（误差）、Variance（方差）有什么区别和联系：

 Error = Bias + Variance

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。

估测：

估测变量x的偏差与方差：（文本链接）

算法 - 偏差(Bias)和方差(Variance)——机器学习中的模型选择_个人文章 - SegmentFault 思否

1.评估x的偏差：

 2.评估x的方差：见原文本

3.

 4.

欠拟合与过拟合与偏差和方差的关系：

 

模型选择的方法：