方差和偏差：

偏差表示输出的期望与真实标记的差别，（不考虑噪声的话真实标记就是观测到的数据，考虑噪声的话观测的值有可能是噪声）
方差表示预测值的变化范围，也就是预测值离其期望的距离，等于预测值减去预测值的期望的平方的期望E(f-Ef)的平方。
模型的泛化误差=方差+偏差+噪声（如果不考虑噪声就是方差-偏差分解）
泛化的性能取决于学习算法能力，数据的充分性以及学习任务本身的难度（噪声）。给定学习任务，为了提高泛化能力，则需减少偏差，即能够充分拟合数据，并使方差较小，即使数据扰动产生的影响较小。一般来说，方差和偏差是有冲突的，给定学习任务，假设我们能控制学习算法的训练程度，当训练不足时，学习器对数据的拟合不够时，数据的扰动不足以使学习器发生显著变化，此时偏差主导泛化误差。当训练程度加深时，学习器对数据的拟合能力变强，训练数据发生轻微的扰动都会让学习器发生显著变化，此时方差主导泛化误差，如果训练集自身的特性被学习器学到了，会发生过拟合。
一般来说：偏差大，方差小时发生欠拟合；偏差小方差大时发生过拟合。

过拟合和欠拟合：

过拟合：说明把模型训练的太好了，以至于把训练数据自身的一些特征当作数据的一般特征训练模型
欠拟合：不能很好的拟合数据
欠拟合解决方法：
1.添加其他特征，
2.减少正则化参数，正则化参数一般是为了防止过拟合的，既然发生了欠拟合，则应减少正则化参数