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方差
方差是基于预测数据来说的，是预测数据的离散程度。
不管预测的正确与否。如果预测的数据离散程度越大，方差越大。
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偏差
这里的偏指的是偏离 ，是预测值的平均值与真实值的平均值之差。
也就是说，如果预测值的平均值与真实值的平均值差距越大，偏差也就越大（绝对值）
理解『吴恩达老师』在他课程里提到的『高偏差与高方差』（基于人工误差为 0 ）
首先我觉得，最重要的还是训练数据的正确率。如过训练数据的正确率不行，去谈高偏差与高方差也没有什么意义。
『训练集』正确率很高，但是『开发集』正确率比较低，说明：训练得过拟合了，也就是说偏差小。去想办法减少过拟合。
『训练集』正确率一般，会导致高偏差。那么『开发集』的正确率也没有什么看的，先去想办法提高『训练集』正确率。然后重复这两个操作。
最后总结一下
- 不用太过于纠结是不是『高偏差』和『高方差』。只用知道，如果『训练集』正确率不够，一般都是『高偏差』然后想办法去提高正确率就好啦。
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