解释什么是偏差与方差，并描述它们在机器学习中的作用。
偏差是指模型的预测结果与实际结果之间的偏离程度，即模型的拟合能力。方差是指在不同的数据集上，模型预测结果的波动程度，即模型的稳定性。 

在机器学习中，偏差和方差是两个重要的概念。训练一个机器学习模型的目标是找到一个能够在新数据上泛化的模型，而偏差和方差的平衡是实现这一目标的关键。

如果模型的偏差过高，表示模型在拟合训练数据时出现了欠拟合现象，不能很好的学习数据中的特征，导致模型在验证集上的表现较差。这种情况下，需要增加模型复杂度，提高模型的拟合能力。

如果模型的方差过高，表示模型对训练数据过于敏感，对噪声数据的拟合能力较强，即过拟合现象。这种情况下需要减小模型的复杂度，提高模型的泛化能力。

因此，在机器学习中，需要在偏差和方差之间进行权衡，以获得更好的模型性能。