biases的意思是“偏见；成见；偏爱；偏袒”。它通常指的是由于个人情感、信仰、经验等因素而产生的倾斜或偏向。在统计学中，biases也指数据集中可能存在的偏差现象，需要进一步的数据验证和清洗。
1. biases against：对某事物的偏见或歧视。
2. unconscious bias：无意识的偏见，指人们不知不觉中表现出的偏见。
3. biases in data：数据中的偏见，指数据收集和处理过程中可能存在的偏见。
4. political bias：政治偏见，指在政治观点或立场上的偏见。
5. cognitive bias：认知偏见，指人们在思考和决策过程中容易受到主观因素的影响，从而产生偏差。
6. gender bias：性别偏见，指对性别角色的刻板印象和偏见。
7. racial bias：种族偏见，指对不同种族或民族的歧视和偏见。
8. media bias：媒体偏见，指媒体在报道和评论时可能存在的倾向性或偏见。
9. personal bias：个人偏见，指个人观点或情感上的倾向。
这些短语在各种语境中都有广泛的应用，可以帮助我们更好地理解和应对各种偏见问题。
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