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bias（偏差）和variance（方差）
一 什么是bias和variance
bias是瞄错了靶心，variance是射偏的程度。
次方越多，越贴近于train data，所以bias越小，但是，由于train data中的数据间的差异更大，所以variation越大。
次方越少，越适用于test data，但是就像瞄靶心一样，瞄远了，这个时候bias大，但是不贴近train data，所以vacation小。
二 两种对应的应对方法
怎么知道自己是bias大还是vacation大：
如果你的model无法fit你的train data 数据，说明你的bias大，此时，欠拟合如下图：
反之，你的model很fit你的train data 数据，但是和你的test data非常不fit，说明variation，此时，过拟合。
bias大时候如何提升你的算法：
如下图
重新设计模型，可以考虑更多的参数，加入更多的次方。
*variation大时候如何提升你的算法：*如下
使用更多的训练数据，使用正则化（使得曲线更加的平滑，会往中心靠，可能会伤害你的bias）。