问：
描述机器学习中的偏差和方差的简单方法是什么？
A：有许多复杂的方法来描述机器学习中的偏差和方差。 他们中的许多人利用非常复杂的数学方程式，并通过图形显示具体示例如何表示各种数量的偏差和方差。
这是描述机器学习中偏差，方差和偏差/方差折衷的简单方法。
从本质上讲，偏差是过于简单化。 在偏差的定义中增加一些假设或假定的误差可能很重要。
如果高度偏颇的结果没有错误-如果是靠钱的话-那将是高度准确的。 问题在于，简化的模型包含一些错误，因此它不在靶心上-随着机器学习程序的工作，重大错误不断重复甚至放大。
方差的简单定义是结果过于分散。 这通常会导致程序过于复杂，并导致测试集和培训集之间出现问题。
高方差意味着小的变化会在输出或结果中产生巨大的变化。
简单描述方差的另一种方法是模型中存在太多噪声，因此机器学习程序很难隔离和识别真实信号。
因此，比较偏差和方差的最简单方法之一是建议机器学习工程师必须在过多的偏差或过分简化与过多的方差或过分复杂之间走一条细线。
表示此井的另一种方法是通过四象限图表显示高低方差的所有组合。 在低偏差/低方差象限中，所有结果都以准确的簇形式收集在一起。 在高偏差/低方差结果中，所有结果都以不准确的聚类收集在一起。 在低偏差/高方差结果中，结果分散在代表精确群集的中心点周围，而在高偏差/高方差结果中，数据点既分散又总体不准确。
