1.在機器學習中，偏差表示所訓練出的模型對於實際判斷的錯誤率大小。
即偏差越大，錯誤率越高。
而方差表示的是，模型的擬合情況。
即方差越大，訓練集和測試集所表現出的差異越大。
2.損失函式和代價函式
損失函式(loss function)是定義在單個訓練樣本上的，即乙個樣本的誤差。
代價函式(cost function)是定義在整個訓練集上面的，即所有樣本的誤差的總和的平均。
3.正則化
個人理解：在損失函式後面加入正則項，通過調整正則化係數的大小來改變權值的大小，實現權值對輸出項結果的影響。
增大正則化係數——導致權值降低——導致擬合程度減小。
因為可以多次調整正則化係數，即可以把擬合度控制在適度擬合區域
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