请说明机器学习中的偏差-方差权衡，并给出一个实例。请注意，回答中不要使用任何专业术语或公式，保证高中学生也能理解。要求至少有两个段落。
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机器学习模型就像是一个聪明的学生，它需要从过去的经验（数据）中学习，以便在未来预测新问题的答案。但这个聪明学生有时候也会犯错误，这些错误有两种类型：一种是它总是用一种固定的思维模式来回答问题，即使这种模式并不总是正确的，这就像是学生没有理解到问题的本质，而只是死记硬背；另一种错误是学生虽然努力尝试适应每个问题的细节，但有时候反而在新问题面前措手不及，因为它太过于关注具体的数据点而不理解整体的趋势。如果我们把机器学习模型比作聪明的学生，第一种错误就相当于模型总是给出相同的错误答案，即偏差问题；第二种则是模型对训练数据过于敏感，导致对新数据的预测不稳定，即方差问题。

为了更清楚地理解这一点，可以考虑一个简单的例子。假设你的任务是教一个学生辨别哪些水果是苹果。如果有偏差问题，这个学生可能只会识别那些红彤彤、圆滚滚的水果为苹果，即便有一些特殊的苹果颜色淡或者形状略有不同。这种学生学习方法过于简化，无法准确识别所有类型的苹果。相反，如果这个学生对方差问题很敏感，它可能会非常努力地记住你教过的每个苹果的每一个细节，但当面对一个新苹果时，它会因为某些特定细节不同而无法正确识别，比如苹果表面的一个小斑点。因此，一个好的学习方法需要在这两种错误之间找到一个平衡点，既不过度简化问题，也不过分关注训练数据中的噪音。
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