我们机器学习的模型，必不可少地对数据非常依赖。然而，如果你不知道数据服从一个什么样的分布，或者你没有办法拿到所有可能的数据（肯定拿不到所有的），那么我们训练出来的模型和真实模型之间，就会存在不一致。这种不一致表现在两个方面。
- 真实模型根本就没有包含在我们训练模型的模型空间中。比如本来是非线性模型，你非要拿线性模型去拟合数据，那么不论你怎么调整模型参数去选择模型，结果也是不对的。这就是偏差的来源。表现为模型不正确。
- 不管真实模型在不在我们训练模型的空间中，由于我们不能拿到所有可能的数据，如果拿到的数据不是那么具有代表性，那么不同的数据训练出来的模型参数就会不同。然后用这个模型去做预测，结果也就会和真实值之间有差异。这就是方差的来源。表现为模型不稳定。
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