课程名称：机器学习中的统计学基础
课程章节：机器学习中的偏差和方差
课程讲师： 北极小琪
课程内容：
欠拟合：高偏差，低方差
训练不足，数据记得扰动无法使学习器发生显著变化，通常需要加特征。
过拟合：低偏差，高方差：
数据集稍微的风吹草动，会让学习器显著变化。不具有普适性。
偏差和方差往往不可兼得。
课程收获：
更深入理解方差和偏差，在不同的拟合模型中，方差和偏差往往不能够兼得。
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