模型在欠拟合与过拟合之间的经典权衡。
下棋太死守，容易处处挨打；太爱赌妙手，又可能一招走飞。稳和狠，不能两头都占。
它影响模型该多灵活、管多严，常出现在选模型、调参和防过拟合。
Regularization
正则化常用来抑制过拟合，帮助平衡方差。
Empirical-risk-minimization
只顾把训练误差压低，常会把方差推高。
Statistical-learning-theory
它是统计学习理论里最经典的权衡之一。
Inductive-bias
模型的先验假设会直接影响偏差与方差。