解释机器学习中的偏差与方差？
偏差：指的是模型在测试集上的预测输出与真实值之间的误差，刻画了算法本身的拟合能力。
方差：指的是模型在测试集上的预测输出与所有预测输出的平均值之间的误差，刻画了数据扰动所造成的影响，描述了模型的稳定性。
噪声：指的是训练时预测数据与真实值之间的误差平均值，刻画了学习问题本身的难度。
泛化误差：偏差、方差、噪声之和。
本文探讨了机器学习中偏差、方差的概念，以及它们与噪声和泛化误差的关系。偏差衡量模型的拟合能力，方差反映数据扰动的影响，而泛化误差是两者及噪声的总和。模型复杂度增加，偏差降低但方差增加，找到最佳容量以避免过拟合。此外，还介绍了条件概率、先验概率和后验概率的基本概念。
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