偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）：跨经典 ML、RL 与 LLM 的统一框架

该笔记把 bias（准不准）与 variance（稳不稳）定义为“用数据估计未知量”的两个属性，指出它们属于整个估计流程而非模型本身。模型大小、回归目标（MC/TD）、损失函数、数据量与正则化都是可调旋钮，MC/TD 之于 RL、OLS/Ridge 之于回归、小/大模型之于 LLM 在数学上完全平行。