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机器学习中的 Bias（偏差）、Error（误差）、Variance（方差）有什么区别和联系？ - 知乎
那么在上面一次射击实验中，Bias就是1,反应的是模型期望与真实目标的差距，而在这次试验中，由于Variance所带来的误差就是2，即虽然瞄准的是9环，但由于本身模型缺乏稳定性，造成了实际结果与模型期望之间的差距。
偏差——bias与deviation的联系区别？ - 知乎
看问题描述，其实已经在某种程度上提到了答案，只是表述不大容易被理解而已。以下，只简单说笔者的查阅与自己浅显的理解。还请指正：虽然，bias 和 deviation 两个英语单词都作为名词，且都用于统计学领域的时候，都有“偏差”的意思，但是它们的具体含义还是有些差别的： Bias, means the
短线抢反弹的王者指标——乖离率 (BIAS)指标，简单高效 - 知乎
在反弹行情中，BIAS指标的功用是确认货币是否超跌，而KDJ指标的作用是显示货币是否有拐头向上的动能，两者的结合有利于投资者准确判断出抢反弹的最佳时机。具体的应用原则： 1 将BIAS指标的参数设置为24日，将KD指标的参数设置为9，3，3。 2
英文中prejudice和bias的区别? - 知乎
Bias： Bias is a tendency to prefer one person or thing to another, and to favour that person or thing 可见 bias 所表示的意思是“偏爱”，其本质是一种喜好，而非厌恶，所以没有偏见的意思。
神经网络中，bias有什么用，为什么要设置bias，当加权和大于某值时，激活才有意义？ - 知乎
bias对最终结果没有显著影响这点本身是很合理的，因为bias本身可以看做weight的一部分。就是说把该层的输入x增加一个常数维1（i e {x,1}），这样bias就作为新增维度对应的weight。
神经网络中的偏置（bias）究竟有什么用？ - 知乎
神经网络中的偏置（bias）究竟有什么用？最近写了一下模式识别的作业，简单的用python实现了一个三层神经网络，发现不加偏置的话，网络的训练精度一直不能够提升，加了偏执之后反而训练精度提升了… 显示全部关注者 77
干法刻蚀ICP设备source power和bias power voltage如何协同工作?
干法刻蚀ICP设备source power和bias power voltage如何协同工作? 半导体干法刻蚀ICP设备source power和bias power是如何协同工作的？改变source参数，其余参数如何对应变化？两者在chambe… 显示全部关注者 11 被浏览
如何理解机器学习中的Bias Variance？ - 知乎
应该就是统计中的平均值和方差。不过因为所统计的数据对象，一开始的均值为0，方差为1。这批数据经过某种处理后，再去统计，发现其均值变成了B。由于均值产生了变化，我们就说产生了偏差bias