本文主要是介绍Bias与Variance的理解，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、概念介绍
Error=(Bias)^2 + Variance+Noise
Error（误差）：整个模型的准确度，即模型预测结果与实际结果之间的差距。
Bias(偏差):度量了估计期望（模型对数据集预测结果的平均值与实际值之间的差距）
Variance(方差)：反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。（模型预测的结果与与模型对样本集预测的平均值之间的差距）
举一个例子，一次打靶实验，目标是为了打到10环，但是实际上只打到了7环，那么这里面的Error就是3。具体分析打到7环的原因，可能有两方面：
一、是瞄准出了问题（即模型中的bias，精确度不足），比如实际上射击瞄准的是9环而不是10环；在上面一次射击实验中，Bias就是1,反应的是模型期望与真实目标的差距
二、是枪本身的稳定性有问题（即模型中的variance,稳定性不足），虽然瞄准的是9环，但是只打到了7环。那么，而在这次试验中，由于Variance所带来的误差就是2，即虽然瞄准的是9环，但由于本身模型缺乏稳定性，造成了实际结果与模型期望之间的差距。
二、推导过程
这里采用平方误差函数来计算模型的误差，依据该误差选择模型。
所以误差均值公式如下：
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