1樓：會飛的鯤
一般情況下，模型的誤差可以拆成偏差（bias）和方差（varaince）兩部分。在傳統的機器學習演算法中，比如KNN，bias一般會隨著模型的複雜度也即K的增加而減小，varaince一般會隨著複雜度的增加而增大，因此一般情況下會對模型的複雜度進行限制。
不過也有一些研究發現，在深度學習的模型中，varaince並不一定會隨著模型的複雜度的增加而增加，比如下邊這張圖，隨著DNN中隱藏層維度的增加varaince並沒有增加。也即在深度學習中不一定需要Bias-Variance Tradeoff
詳細的分析和理解可以參加如下這篇文章：
會飛的鯤：Bias-Variance Tradeoff的新視角
2樓：山溝村
寫過一篇部落格
3樓：張小旭
從模型優化角度回答： 偏差反映模型的擬合程度，通常模型越複雜，擬合程度越好，偏差越小；方差反映模型的泛化能力，通常模型越複雜，泛化能力越差，方差越大。偏差和方差反映了模型的兩個方面的能力，優化的終極目標是對擬合程度足夠的情況下還有著不錯的泛化能力，即在訓練集和測試集都較好的表現。
4樓：深深海海星
分享學習 Machine Learning 時的乙個形象理解。
偏差（Bias）
高偏差：在訓練資料上學得不認真，導致在測試資料上找不准正確答案。
低偏差：在訓練資料上學得很認真，因此在測試資料上往往能找準正確答案。
方差（Variance）
高方差：在訓練資料上學得過於認真，以致於對某些特徵過於敏感，導致在測試資料上常常因為一些特徵值的微小變化，出現較大的擺動。
低方差：在訓練資料上學得較為認真，對特徵值的奇怪變化有良好的包容度，因此在測試資料上不會因過於敏感而產生較大幅度的擺動。
所以我們既要消滅欠擬合（在訓練集上學得不認真），也要消滅過擬合（對訓練集學得太認真），從而既能看清資料背後的規律，又不至於對資料過於敏感（泛化能力強）。
5樓：ZhengLiang
各類回答都說得很清楚了。
雖然都是某差，但是英文中，乙個是bias乙個是variance. 不知道這樣會不會方便區分一些。
6樓：飛翔的豬豬俠
如果沒理解錯的話，Ng老師講的時候說過，大概簡單理解就是，模型引數不夠，導致欠擬合，是偏差；模型引數太多，導致過擬合，則是方差。
7樓：grey orange
簡單理解：high bias 就是欠擬合(underfitting) ； high variance 就是過擬合(overfitting)
8樓：
雖然比較黃，但容易理解
想象你在make love :)
在你快要射的時候，
偏差就是你射不准，離洞口有距離，射歪了。
方差就是你射不穩，波動性大，亂射。
9樓：猩猩點燈
Bias：誤差，物件是單個模型，期望輸出與真實標記的差別
Variance：方差，物件是多個模型
從同乙個資料集中，用科學的取樣方法得到幾個不同的子訓練集，用這些訓練集訓練得到的模型往往並不相同。
以上圖為例：
1. 左上的模型偏差最大，右下的模型偏差最小；
2. 左上的模型方差最小，右下的模型方差最大
為了理解第二點，可以看下圖。藍色和綠色分別是同乙個訓練集上取樣得到的兩個訓練子集，由於採取了複雜的演算法去擬合，兩個模型差異很大。如果是拿直線擬合的話，顯然差異不會這麼大。
一般來說，偏差、方差和模型的複雜度之間的關係是這樣子滴：
實際中，我們需要找到偏差和方差都較小的點。
XGBOOST中，我們選擇盡可能多的樹，盡可能深的層，來減少模型的偏差；
通過cross-validation，通過在驗證集上校驗，通過正則化，來減少模型的方差
從而獲得較低的泛化誤差。
10樓：艾華豐
1、你指的偏差是標準偏差嗎？如果是的話，請看下面的定義：
2、樣本中各資料與樣本平均數的差的平方和的平均數叫做樣本方差；樣本方差的算術平方根叫做樣本標準（偏）差。樣本方差和樣本標準差都是衡量乙個樣本波動大小的量，樣本方差或樣本標準差越大，樣本資料的波動就越大。
3、兩者之間，我沒有看出來太大的區別，如果非要說一點的話，我覺得方差的量綱是隨機變數的量綱的平方，故在使用上有時不方便，此時可改用其算術平方根，與隨機變數保持一致的單位。
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