Bias and Variance tradeoff がわからない。

Bias and Variance tradeoff という話がよくわからない。

なんとなく、いろいろ調べてわかったことは、
「教師つき学習」において、
training set が大きいと、
Biasは小さくなる(モデルは真実をとらえるようになる)、一方で、
Varianceは大きくなる(出力される値がばらつく)
ということのようだけど、特にVarianceの方がよくわからない。

そもそも、上の解釈が違うような。。。とりあえずもう寝よう。