了解不同module误差的来源，从而来improve这个module
误差来源：bias和varians，区分误差来源：
bias:连trianing data都不能很好匹配
variance:trianing data匹配很好，但是testing data的误差很大
来源一：bias（偏差）
由各种特征组成，会影响是否能准确的找到最终function的范围，如果bais过大，则不可能找到，为欠拟合。
解决方法：
改变之前module中的特征
来源二：variance（方差）
有特征的高次组成，如果variance过大，会出现虽然在正确function周围，但是无法“聚焦”的情况，为过拟合。
解决方法：
增加训练数据或者正则化（使曲线平滑）
Model selected
每组training data都有自己的bias，如果用在testing data上会有很大误差。所以，应该讲training data分为trianing和validation，进行交叉验证。