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liuyubobobo

2018-02-26

没有免费的午餐定理告诉我们的就是：在可能的情况下，我们应该尽可能去尝试用尽可能多地方案去解决。但是这个过程不是瞎试，我们需要了解各种方法的不同，用各种方法得到的结论逐渐组合优化我们的方法。这也是机器学习解决问题的思路和传统算法最大的不同。传统算法是解决一个固定问题，最终通常都存在一个最优解。而机器学习不同，这是一个不断探索，不断优化，不断认清自己的目标的过程，而不是得到一个固定答案的过程。

比如我在课程中曾经说过，对于大部分数据，使用线性回归做一下尝试总是没有错的，就是因为即使我们得到的预测结果不够好，但是我们通过线性回归的结果，依然可以看出来当前数据哪些特征和结果之间强相关；哪些弱相关。

再比如，通过对非参数学习算法的实验，我们可能会发现某些预测结果上有固定的偏差，这些偏差很有可能是因为已知数据集中某些特殊的outlier导致的。这也是非参数学习的特性所决定的：对特殊的数据敏感。尝试这些方法的过程中得到的这些结论，都可以帮助我们更加深刻的理解我们的数据。

另外，一些具体的领域，有相对认可度比较高的方法，比如图像领域的CNN；时序数据领域的RNN或者LSTM（这两个模型都是深度学习的模型）；自然语言处理领域的SVM等；语音识别领域的隐马尔科夫模型等，这些已经被前人验证的可以在固定领域有较好表现的模型，在具体领域学习的时候需要注意。

最后，你说到多项式回归。其实多项式回归的本质是特征工程——也就是挖掘可能存在更好的特征的过程。这个过程其实在机器学习领域非常重要。具体可以参见这个问答：https://coding.imooc.com/learn/questiondetail/40722.html

但要注意，这个过程也不是有严格的先后顺序的，通常也是混杂在一起的。做好的特征使用算法去实验；在实验中根据表现的结果不同，反过来去优化特征工程的过程。一个好的机器学习工程师，并不一定可以非常好的解决问题（因为机器学习领域很多要解决的问题，实在是太复杂了，甚至很有可能使用现有的技术根本就无法解决好），更关键的是：能够解读机器学习算法的结果，理解这样的一个结果意味着什么，进而积极地去采取下一步可能的更优方案。拥有这样的素质，需要大量的经验积累。

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慕慕9414451

谢谢老师的耐心解答！

2018-02-26

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