泛化误差可以分解成偏差的平方加上方差加上噪声。
偏差度量了学习算法的期望预测和真实结果的偏离程度，刻画了学习算法本身的拟合能力，方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，刻画了数据扰动所造成的影响，噪声表达了当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差下界，刻画了问题本身的难度。
偏差和方差一般称为bias和variance，一般训练程度越强，偏差越小，方差越大，泛化误差一般在中间有一个最小值，如果偏差较大，方差较小，此时一般称为欠拟合，而偏差较小，方差较大称为过拟合。
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