泛化誤差、bars、variance
泛化誤差 = 偏差的平方 + 方差 + 噪聲
偏差度量了真實資料與預測資料的偏離程度，刻畫了學習演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效能的變化，刻畫了資料擾動所帶來的影響；
噪聲表達了當前任務下任何學習演算法所能達到的期望泛化下界，刻畫了問題本身的難度
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