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一篇介绍机器学习领域“民间知识”或者经验的文章，写的挺有趣的，作为一个只会一点点的人，简略记一下一些东西。

1. 学习=表示+评价+优化。

表示就是用什么方法来表示数据，评价就不用说了，优化指的是选择效果最好分类器的搜索方法。

2. 机器学习的基本目标是对训练集合中样例的泛化。

3. 每个学习器都要有一些数据之外的知识或者假设，才能将数据泛化。如果没有其他的知识，没有学习器会比在所有可能的布尔函数中随机猜测得到的结果更优。

幸运的是，在真实世界中（实际任务中），我们要学习的函数并非均匀的来自所有可能的函数。所以，即使是一些泛泛的假设，比如平滑，相似样例有相似的类别，有限依赖，有限复杂度，能够起很大作用，这也是机器学习如此成功的重要原因。

4. 对付过拟合的方法，常用的一个是交叉验证，另一个是对评价函数增加一个正则化项(regularization term)。这样可以惩罚那些包含更多结构的分类器，倾向于更小的那些，从而降低过拟合的可能性。

5. 机器学习中，除了过拟合，另一个问题就是维度灾难。机器学习显式或隐式依赖的的基于相似度的推理不适用于高维空间。

有一个效应，可以在一定程度上抵消维度灾难。在大多数应用中，样例在空间中并非均匀分布，而是集中在一个低维流形上面或者附近。

6. 机器学习任务成功与否最重要的因素是所使用的特征。通常原始数据不能直接拿来学习，需要从中构建特征。这是机器学习项目的主要内容。

7. 效果不够好的两种提高方式，设计更好的算法，或者收集更多的数据。

有大量数据的笨办法胜过少量数据的聪明方法。

8. 各种机器学习方法的工作机制基本上是相同的。这个论断可能让你吃惊，但本质上所有学习器都是将临近的样例分到同一个类别中，不同之处在于对于“临近”的定义。

9. 学习器可以分为两大类，一类的表示是大小不变的，如线性分类器；另一类的表示会随着数据而增长，如决策树。

10. 几乎没有学习器能穷尽搜索整个假设空间。一个在较大的假设空间搜索较少假设的学习器，比在较小空间搜索较多假设的学习器更不容易过拟合。

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