Bias 와 Variance 간의 tradeoff 관계를 여러가지 관점에서 해석해보고자 한다. 용어 Bias (편향) Learning algorithm에서 잘못된 가정(assumption)을 했을 때 발생하는 오차(error) 높은 bias 는 쏠림,치우침(편향)이 심하다는 의미이며 underfitting 문제를 야기한다. Variance (분산) Training set에 내재된 작은 변동(flucuation) 때문에 발생하는 오차(error) 높은 variance는 흩어져있다(큰 노이즈까지 모델링에 포함)는 의미이며 overfitting 문제를 야기한다. Tradeoff (상충관계) 한 쪽에서 이득을 얻으면 다른 쪽은 손해를 얻는 관계 원본 : https://www.cs.cornell.edu/cours..
