就偏差－變異權衡（bias-variance tradeoff）而言，以下何者對「測試誤差」相較於「訓練誤差」有明顯更大的危害？
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本章將為課程揭開序幕，帶你複習條件機率、貝氏定理，以及中央極限定理。過程中，你也會學到如何處理常見的機率分配相關題目。
本章將為你準備與探索式資料分析相關的統計觀念。主題包含描述統計、處理類別變數，以及變數之間的關係。這些練習將幫助你面對分析評量或以統計為核心的程式題。
準備更深入探討與實驗與檢定相關的關鍵觀念，包含信賴區間、假設檢定、多重檢定，以及檢定力與樣本數所扮演的角色。我們也會討論各種錯誤型別，及其在實務上的意涵。
最後一章，我們將說明與迴歸與分類模型密切相關的概念。內容從回顧基礎機器學習演算法開始，並迅速延伸到模型評估、特殊情境處理，以及偏差－變異折衷。
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