方差和偏差
方差 Variance , 描述資料分佈的離散程度，方差越大，資料越分散。（訓練演算法不穩定唄 dev set error 與training set error相差大 ，training set 欠擬合 ） 偏差 Bias， 描述資料的預測值與真實值之間的差距，偏差越大，預測資料離真實值差距越大。（test set error 與 dev set error相差大， 對dev set 過擬合）
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23.方差和偏差的處理方法 翻譯自 吳恩達新書-Machine Learning Yearning
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吳恩達深度學習筆記(29)-神經網路訓練的方差和偏差分析
這一節我們學習在神經網路學習訓練時出現的結果進行分析，偏差和方差的表現和優化，仔細看好咯~ 偏差，方差（Bias /Variance） 幾乎所有機器學習從業人員都期望深刻理解偏差和方差，這兩個概念易學難精，即使你自己認為已經理解了偏差和方差的基本概念，卻總有一些意想不到的新東西出現。
機器學習筆記 第4課：偏差，方差和權衡
經由偏差 - 方差的權衡，我們可以更好地理解機器學習演算法。 偏差（bias）是模型所做的簡化假設，其目的是更容易地學習目標函式。 通常，引數演算法具有高偏差。它們學習起來很快，且易於理解，但通常不太靈活。反過來，它們對複雜問題的預測效能較低，無法滿足演算法偏差的簡化假設。 決策樹是一種
期望、方差、標準差、偏差、協方差和協方差矩陣
期望 一件事情有n種結果，每一種結果值為xixi，發生的概率記為pipi，那麼該事件發生的期望為： E=∑i=1nxipiE=∑i=1nxipi 方差 S2=1n∑i=1n(Xi−μ)2S2=1n∑i=1n(Xi−μ)2 其中：μμ為全體平均數
斯坦福大學公開課機器學習： advice for applying machine learning | regularization and bais/variance（機器學習中方差和偏差如何相互影響、以及和算法的正則化之間的相互關系）
交叉 來講 相對 同時 test 如果 開始 遞增 相互 算法正則化可以有效地防止過擬合, 但正則化跟算法的偏差和方差又有什麽關系呢？下面主要討論一下方差和偏差兩者之間是如何相互影響的、以及和算法的正則化之間的相互關系 假如我們要對高階的多項式進行擬合，為了防止過擬合現象
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Bobo老師機器學習筆記第八課-方差、偏差、嶺迴歸、LASSO迴歸？
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吳恩達機器學習：方差與偏差
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斯坦福大學(吳恩達) 機器學習課後習題詳解 第六週 程式設計題 正則化線性迴歸以及方差與偏差
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機器學習知識點(三)方差和標準差Java實現
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20. 偏差和方差的概念及用途 翻譯自 吳恩達新書-Machine Learning Yearning
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