考虑参数算法时，它们具有很高的偏差，这使得它们非常容易和快速地学习和理解。
但是，它们的灵活性较差，因为在考虑复杂问题时它们无法提供较高的预测性能。
对目标函数形式的假设越少，表明偏差越低。对目标函数形式的假设越多，表明偏差越高。
什么是差异？
如果使用不同的训练数据，目标函数的估计值将发生显著变化。方差是表示在这种情况下任何模型预测的变异性的量。
机器学习算法的训练数据得到的。机器学习算法的模型会有一个较高的方差值，并且会随着所获得的训练数据而变化。
这些训练数据的具体内容会影响用于表征目标或映射函数的参数。
当训练数据集的变化表明目 标函数估计值的 高速的互联网确保玩家之间的 变化较小时，方差较小。当训练数据集的变化表明目标函数估计值的变化较大时，方差较大。
机器学习中预测模型的偏差-方差权衡
偏差和方差权衡公式如下，
这里，第一项是无法避免的不可约误差。第二项和第三项分别代表偏差和方差。方差误差可以通过从不同模型中抽取大量样本并取平均值来轻松消除，但在存在偏差的情况下则无法做到这一点。
这个偏差-方差权衡方程适用于预测模 特殊数据库 型和解释模型。当我们考虑解释模型时，主要目标是最大限度地减少偏差，以获得对基础理论最准确的表述。
对于预测模型来说，主要的关注点并非在于最大限度地降低偏差。只要测试集误差显著减小，偏差稍大的模型也是可以接受的。
这里找出适当的偏差和方差，主要目的是最小化测试集误差。
这表明，偏差-方差权衡在 台湾新闻预测模型中更加突出且有趣。但是，这里的缺点是，我们往往会牺牲实现高精度真实模型的初衷。
当模型高度不灵活时，方差较低，偏差较高。我们可以轻松地用高方差换取偏差。模型灵活性越高，偏差就越低，方差就越高。
为了克服这种情况，我们必须努力找到偏差和方差的正确平衡，以有效地最小化测试集误差。
在所有情况下观察并获得真正的测试集错误几乎是不可能的，这就是偏差和方差权衡在机器学习中变得重要的原因。