Bias 和 Variance的計算
Bias（偏差）描述的是預期值偏離真實值的大小，所以high bias代表Underfitting（欠擬合）。 Variance（方差）描述的是任何特殊取樣資料可能造成的與預期值的偏離，所以high variance 代表Overfitting（過擬合）。 下面介紹Bias和Variance的計算。
Bias
估計量的bias定義為：
Bernoulli分佈的bias計算：
假設分佈期望值是
Gaussian分佈
假設樣本服從高斯分佈
所以高斯分佈的數學期望估計量是無偏差的。
方差的估計量計算方法如下圖所示：
所以按這種方法啊高斯分佈的方差估計量是有偏差的，可以通過設定：
來使高斯分佈的方差估計量是無偏差。
Variance
方差估計的是隨資料取樣變化函式的變化情況，估計量的方差寫成：
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