在机器学习中，解释学习器泛化性能中经常用到偏差-方差分解，下列说法正确的是
泛化性能是由学习算法的能力、数据的充分性以及学习任务本身的难度所共同决定的
方差指的是预测的期望值与真实值的偏差
偏差体现的是学习器预测的准确度
方差体现的是学习器预测的稳定性
