心得：关于error和variance

training过程中，若想获得较好结果，做到两点：

1. 让training error尽可能小

2. 让training error尽可能等于test error

另一种理解：


error=bias+variance

bias反映的是模型在样本的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度

variance反映的是模型每次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。


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