之前看过很多次的方差与偏差的定义但是总是忘记，还是写下来更好一点
- 如何判断模型对数据的拟合程度
- 出现欠拟合，过拟合等情况，我们应该如何进行修改。
第一个问题：
偏差与方差的直观理解
偏差：就是偏离的意思，与“标准”之间的差距。
方差：是离散程度，波动程度的意识。
图1，2的偏差都比较小（都能在靶心的范围内），但是图1的方差更小（数据集中），而图2则方差更大（数据发散）。
图3，4的偏差都比较大（已经脱离了靶心位置）
从机器学习方面来说
偏差：反映的是模型的拟合能力，度量了预测与真实结果的偏离程度，偏差大有可能是欠拟合，也可能是过拟合。如果是欠拟合则训练集与测试集的loss都大（偏差都大），假如是过拟合，则训练集loss小（偏差小），测试集的loss大（偏差大）
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方差：反映的是模型的泛化能力，也可以理解成模型的抗数据扰动的影响，度量的是从训练集训练得到模型在测试集上的性能变化，方差大就意味则过拟合。
在机器学习中评价模型通常用代价函数J JJ,Jtrain J_{train}J train 表示训练的误差，Jval J_{val}J val表示验证时误差，通过Jtrain J_{train}J train、Jval J_{val}J val可以得出模型的偏差与方差情况。高偏差对应着Jtrain J_{train}J
train、Jval J_{val}Jval都大，并且Jtrain J_{train}Jtrain约等于Jval J_{val}J val ，这意味着欠拟合。高方差对应着Jtrain J_{train}J
train 较小，而Jval J_{val}J val 远大于Jtrain J_{train}J
train ，这意味着过拟合。
当模型属于高偏差（欠拟合）时，不断增大训练的数据规模，模型性能不会有什么改善，因为欠拟合一般是模型比较简单，不能准确描述数据的特征，因此盲目增大数据量是没什么用。
当模型数据高方差（过拟合），不断增大训练数据模型，过拟合误差会逐渐减少，因为过拟合是因为模型复杂，描述数据的特征过于精准，所以增大数据量能减少过拟合。
总结
改进策略：
- 高方差：采集更多样本数据
- 高方差：减少特征数量，去除非主要特征
- 高方差：增加正则化参数
- 高偏差：引入更多的相关特征
- 高偏差：采用更高阶多项式
- 高偏差：减少正则化参数