【李宏毅】机器学习 笔记02（诊断error来源：bias&&variance）
Bias是 “用所有可能的训练数据集训练出的所有模型的输出的平均值” 与 “真实模型”的输出值之间的差异；
Variance则是“不同的训练数据集训练出的模型”的输出值之间的差异。
参考链接：https://www.cnblogs.com/learnAI/p/12436477.html
估计bias&&variance：
诊断处理：
处理bias：
处理variance：
Bias是 “用所有可能的训练数据集训练出的所有模型的输出的平均值” 与 “真实模型”的输出值之间的差异；
Variance则是“不同的训练数据集训练出的模型”的输出值之间的差异。
参考链接：https://www.cnblogs.com/learnAI/p/12436477.html
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诊断处理：
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