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翻译：在机器学习中，偏差和方差是影响模型性能的两类误差。
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在机器学习里，偏差与方差作为影响模型性能的两类误差至关重要。模型通过学习输入数据中的模式进行预测，其性能涉及准确性、可靠性等多方面。算法的复杂度、灵活性影响着模型对数据的拟合程度，偏差源于模型假设与真实情况的差异，方差则反映模型在不同数据集上的波动。训练、测试、验证过程用于评估和优化模型，调整参数以平衡偏差和方差，提高模型的稳定性、一致性和鲁棒性，从而实现更精准的预测和良好的分类、回归性能。
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  • 作者：adha
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关键词

曲线剩余灵敏度简化噪声回归鲁棒性验证图案测量基准面学习取样估算调谐偏差平均值错误接头输入一致性目标测试灵活性型号准确度波动预测优化可靠性培训稳定性分布近似值业绩结果复杂性假设算法输出分类

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