机器学习中的偏差-方差权衡：概念与教程
原文英文，约1800词，阅读约需7分钟。发表于：。Every data engineer must develop an understanding of the bias and variance tradeoff in machine learning (ML). ML is used in more applications every day. Speech and image recognition, fraud...
偏差和方差是机器学习中的两个错误来源。偏差是由于模型过于简化、做出重要假设和忽视数据关系而导致的错误。方差是由于算法对数据波动过于敏感，创建了一个过于复杂的模型，看到的数据模式实际上只是随机性。需要找到偏差和方差之间的平衡，可以通过增加模型复杂性或增加训练数据集来实现。了解偏差和方差对于开发准确的机器学习模型至关重要。
