机器学习：偏差与方差；生成模型；判别模型；先验概率；后验概率
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一、偏差、方差
偏差 与方差 是用于评估模型泛化误差 的两个关键维度；
模型的偏差 表示其预测结果的期望值 与实际存在的真实值 之间的差距；
模型的方差 则反映其预测结果的期望值 与具体得到的预测值 之间差异的平方总和；
在进行监督学习 过程中，模型所表现出的泛化误差 可以被进一步拆解为由偏差、方差以及噪声三部分共同构成。
偏差 用于描述模型的拟合能力 ；
方差 用于描述模型的稳定性 。
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