偏差与误差
偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程序, 即 刻画了学习算法本身的拟合能力 .
方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化, 即 刻画了数据扰动所造成的影响 .
简单理解：
偏差是算法自身导致的，数据再加多少，多和现实世界同步，网络结构就三层，总存在很大的误差。
方差是数据误差的波动，所以跟数据有很大关系，训练集的数据分布越和现实世界接近，方差越小。
https://blog.csdn.net/simple_the_best/article/details/71167786
原文：https://www.cnblogs.com/zhengyuqian/p/10517281.html