偏差-方差权衡的理解
1、概念：
Bias：描述的是预测值与真实值之间的差距。用来衡量模型对特定样本实例预测的一致性（或说变化）。
Variance：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其真实值的距离。用来从总体上衡量预测值与实际值之间的差异。
对于一个非线性分类问题而言（如XOR），简单的线性分类器（无维度空间映射）由于自身特性并不能较好地进行类别划分，model会出现较大的偏差；而决策树模型作为非线性分类器，能较好的拟合训练样本，偏差值较小，但若模型过于拟合训练样本，测试样本出现了训练样本考虑不周的情况，则容易出现预测误差，即方差值较高。对于一个model而言，泛化误差越小越好，可以通过一些方法来减小上述的偏差和方差。例如，常见的random forest通过采样和融合多棵决策树来减小泛化误差。
2、例子：
想象你开着一架黑鹰直升机，得到命令攻击地面上一只敌军部队，于是你连打数十梭子，结果有一下几种情况:
1.子弹基本上都打在队伍经过的一棵树上了，连在那棵树旁边等兔子的人都毫发无损，这就是方差小（子弹打得很集中），偏差大（跟目的相距甚远）。
2.子弹打在了树上，石头上，树旁边等兔子的人身上，花花草草也都中弹，但是敌军安然无恙，这就是方差大（子弹到处都是），偏差大（同1）。
3.子弹打死了一部分敌军，但是也打偏了些打到花花草草了，这就是方差大（子弹不集中），偏差小（已经在目标周围了）。
4.子弹一颗没浪费，每一颗都打死一个敌军，跟抗战剧里的八路军一样，这就是方差小（子弹全部都集中在一个位置），偏差小（子弹集中的位置正是它应该射向的位置）。
方差，是形容数据分散程度的，算是“无监督的”，客观的指标，偏差，形容数据跟我们期望的中心差得有多远，算是“有监督的”，有人的知识参与的指标。
引自：http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html
偏差-方差权衡对理解正则化也有指导意义。