Lecture 17 – Probability II: Estimators, Bias, and Variance
这节课的内容蛮多的，最后还讲到了置信区间。
从这个角度看方差，和偏差：
- 方差是由于数据是随机的，有误差。一般是过拟合了
- 偏差是由于所建立的模型本身和真实模型存在差异。一般是欠拟合
在不同的数据集上训练得到的多个模型之间的方差。
线性模型的系数代表了相关性，绝对值代表相关性的大小，符号代表的是正相关还是负相关。系数为0代表了对应的参数改变对y不影响。
或者叫斜率，代表了在其他x不变的情况下，对饮x改变1,y改变的大小。
在特征中有相关的特征时，一个x_i的系数就没法判断x_i与y的相关性了，因为可能被别的x_j干扰。
y =\theta_1 x_1 + \theta_2 x_2 ,假设\theta_1<0，可以说x_1与y是负相关的呢？
不能！！ 因为此时x_1 和 x_2 可能是相关的，然后x_1的作用被x_2削弱了，所以系数变负数了。