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这个误差能够被拆分成偏差和方差两个组成部分：
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必不可少的误差来源于误差项，任何模型都不能够彻底地解决。只有给定问题本身的真实模型和无穷大的数据来修正它，我们能够让偏差和方差项都变成零。然而，在一个没有完美的模型和无穷的数据的世界里，我们必须要在减小偏差和方差中权衡。
现在我们知道权衡偏差和误差这件事了，但是如何改进我们的模型仍然有待考究。我们的模型面对 严重偏离和高度变异的时候应该怎么处理？我们需要绘制模型的学习曲线来解答这个问题。
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我们已经明白，问题往往出在偏差或者方差上。这时候，我们要根据不同的情况，做出不同的抉择。
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本文标题：如何改进手上的机器学习模型
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