模型误差=偏差+方差+数据本身误差
偏差：度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，既刻画了算法本身的拟合能力。比如：射击打靶，表示偏离靶心的差距。
方差：度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能变化，既刻画了数据扰动所造成的影响。比如：射击打靶，表示多次射击的聚散程度。
偏差：实际也可称为避免欠拟合，欠拟合导致在训练集不好，测试集也不好。
解决方法：寻找更好的特征；用更多的特征。
方差：避免过度拟合，在训练集会好，但测试集会不好。
解决方法：增加数据集合-使用更多的数据集，噪声点比减少；减少数据特征-减少数据维度，高维空间密度小；正则化法；交叉验证法。
模型误差=偏差+方差+数据本身误差 偏差：度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，既刻画了算法本身的拟合能力...
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本文标题：2.机器学习_模型误差
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