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泛化誤差可以分解成偏差的平方加上方差加上噪聲。
偏差度量了學習算法的期望預測和真實結果的偏離程度，刻畫了學習算法本身的擬合能力，方差度量了同樣大小的訓練集的變動所導致的學習性能的變化，刻畫了數(shù)據(jù)擾動所造成的影響，噪聲表達了當前任務上任何學習算法所能達到的期望泛化誤差下界，刻畫了問題本身的難度。
偏差和方差一般稱為bias和variance，一般訓練程度越強，偏差越小，方差越大，泛化誤差一般在中間有一個最小值，如果偏差較大，方差較小，此時一般稱為欠擬合，而偏差較小，方差較大稱為過擬合。
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