机器学习中方差与偏差、过拟与欠拟合、学习曲线有啥区别？
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在机器学习中，方差（Variance）与偏差（Bias）、过拟合（Overfitting）与欠拟合（Underfitting）、学习曲线（Learning Curve）是几个密切相关的概念，它们从不同角度描述了模型的性能和学习过程中的问题。下面我将详细解释这些概念及其区别。
方差与偏差偏差（Bias）：偏差是指模型预测值与真实值之间的差异。高偏差通常意味着模型过于简单，不能很好地捕捉数据的复杂性，导致欠拟合。
方差（Variance）：方差是指模型对训练数据微小变化的敏感性。高方差通常意味着模型过于复杂，对训练数据中的噪声也进行了学习，导致过拟合。
偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeof...
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