方差好像和标准差没差区别呀，就是开了个根号而已，那么为什么大多数情况下使用标准差呢？
方差是衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是各个样本数据和平均数之差的平方和的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。方差公式的计算公式如下：
标准差又称均方差，是方差的算数平方根，标准差的公式如下：
样本标准差的计算公式为：
可以看到标准差的概念是基于方差的，仅仅是求了一个平方根而已。那么为什么要造出标准差这样一个概念呢？
简单来说，方差单位和数据的单位不一致，没法使用，虽然能很好的描述数据与均值的偏离程度，但是处理结果是不符合我们的直观思维的。而标准差和数据的单位一致，使用起来方便。内在原因就是方差开了一个平方，而标准差通过加了一个根号使得和均值的量纲（单位）保持了一致，在描述一个波动范围时标准差比方差更方便。
与方差相比，使用标准差来表示数据点的离散程度有3个好处：
表示离散程度的数字与样本数据点的数量级一致，更适合对数据样本形成感性认知。
表示离散程度的数字单位与样本数据的单位一致，更方便做后续的分析运算。
在样本数据大致符合正态分布的情况下，标准差具有方便估算的特性：68%的数据点落在平均值前后1个标准差的范围内、95%的数据点落在平均值前后2个标准差的范围内，而99%的数据点将会落在平均值前后3个标准差的范围内。
参考 https://www.zhihu.com/question/20534502/answer/2028365946 https://www.cnblogs.com/13224ACMer/p/11799030.html
编辑：机器学习算法面试
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