《决策树入门教程》
机器学习全部是关于给定输入数据$x$和给定输出数据$y$，然后去寻找一个最佳映射函数$f$，这个映射函数通常也被叫做目标函数。
任何机器学习算法都会存在预测误差，预测误差可以分解为两部分，即：偏差误差+方差误差，对于给定的模型，对偏差-方差之间的权衡对学习机器学习是非常重要的。偏差和方差的示意图如下所示：
