机器学习中的机器是如何分辨哪些是有用的知识，哪些是没用的信息呢？
机器学习中的“机器”本身并没有意识，它无法像人类一样去“分辨”有用的知识和没用的信息。它所做的，是根据预设的算法和训练数据，从中提取模式和规律，并将这些模式和规律转化为能够指导决策或预测的能力。
那么，我们如何理解这个过程呢？可以从以下几个方面详细解释：
1. 数据的本质：信号与噪声
在机器学习的世界里，我们接触到的所有输入都是数据。这些数据可以想象成一种混合体，里面包含了我们想要提取的“信号”（有用的信息）和不相关的“噪声”（没用的信息）。
信号 (Signal): 这是机器学习模型真正想要学习到的、能够帮助它完成任务的模式、关系或特征。例如，在识别猫的图片中，猫的耳朵形状、胡须、眼睛的特征就是信号。在预测房价中，房屋的面积、地理位置、装修状况就是信号。
噪声 (Noise): 这是数据中干扰模型学习的、与目标任务无关的随机波动、错误或者 irrelevant features。例如，在猫的图片中，背景的光线变化、图片中的无关物体（比如一个椅子）可能就是噪声。在预测房价中，记录时的笔误、天气的影响等可能是噪声。
2. 机器学习的核心目标：从数据中学习模式
机器学习模型的根本目标就是从包含信号和噪声的数据中，找到并学习那些能够解释数据变化规律的模式，并忽略或最小化噪声的影响。 这样学到的模式，就是我们所说的“有用的知识”。
3. 学习过程是如何实现的？——关键在于“优化”与“评估”
机器并非主动去“分辨”，而是通过一系列的算法和训练过程，间接实现了从数据中提取“有用信息”的目的。这个过程主要通过以下几个关键环节：
3.1 特征工程与选择 (Feature Engineering & Selection)
在很多情况下，原始数据并非直接以最优的格式呈现给模型。
特征工程 (Feature Engineering): 人类专家或者算法会从原始数据中提取出更具代表性、更能捕捉信号的“特征”。例如，从原始的像素数据中提取出边缘、纹理等。这些新的特征可能比原始数据更有效地携带信息。
特征选择 (Feature Selection): 并不是所有的特征都包含有用的信息，有些甚至可能引入噪声。特征选择算法会评估每个特征与目标变量的相关性，并选择那些最相关的特征，舍弃那些相关性低或负相关的特征。这就像是主动地剔除一部分“没用的信息”。
3.2 模型架构与算法 (Model Architecture & Algorithms)
不同的机器学习模型有不同的处理数据和提取模式的能力。
线性模型 (Linear Models): 简单的线性回归或逻辑回归会试图找到数据中的线性关系。如果数据中的信号是线性的，它们就能很好地捕捉到。
树模型 (Treebased Models, e.g., Decision Trees, Random Forests): 能够捕捉非线性的、分段的决策边界，通过一系列“如果...那么...”的规则来划分数据，这些规则本质上是在学习数据的“重要特征”和它们之间的“组合规律”。
神经网络 (Neural Networks): 尤其深度学习模型，拥有多层结构，每一层都学习不同抽象层次的特征。浅层可能学习边缘，深层可能学习更复杂的模式（如眼睛、鼻子）。通过多层堆叠，它们能够自动地从原始数据中学习到高度抽象和复杂的“有用知识”，而无需人工进行大量的特征工程。
3.3 训练过程：优化目标函数
这是最核心的部分。机器学习模型的训练本质上是一个优化过程，目的是找到一组模型参数，使得模型在给定任务上的表现最好。这个“最好”是通过一个目标函数（或称为损失函数、代价函数） 来度量的。
目标函数 (Objective Function): 这个函数衡量模型预测结果与真实值之间的差异（误差）。例如，在回归问题中，我们通常最小化均方误差（Mean Squared Error, MSE）。在分类问题中，我们可能最小化交叉熵（CrossEntropy）。
优化算法 (Optimization Algorithms, e.g., Gradient Descent): 算法会根据目标函数的值，迭代地调整模型的参数。它的目标是找到使目标函数值最小（或最大，取决于定义）的参数组合。
重点来了： 在这个优化过程中，算法会“偏向”那些能够减少误差、提高模型性能的特征和模式。如果某个特征或模式与目标变量高度相关，能够帮助模型做出更准确的预测，那么在优化过程中，模型就会“学习”到这个特征和模式，并赋予它更高的权重或影响力。反之，那些与目标变量无关、甚至干扰预测的特征或模式（噪声），由于它们不能帮助模型降低目标函数值，因此在优化过程中会被“忽略”或“削弱”其影响力。
打个比方： 想象你在学习一道复杂的数学题，老师给了你很多信息，其中有些是解题的关键公式和步骤（信号），有些是无关的背景知识或干扰项（噪声）。你通过不断尝试不同的解题思路，对照标准答案来看哪种方法能最快最准确地得到结果。那些能帮助你接近正确答案的思路，你就会记住并重复使用，这就是学习到了“有用的知识”。而那些让你走弯路、离答案越来越远的想法，你会自然而然地放弃，这就是忽略了“没用的信息”。
3.4 正则化 (Regularization)
为了防止模型过度学习训练数据中的噪声（过拟合），我们还会使用正则化技术。
L1/L2 正则化: 在目标函数中加入一个惩罚项，该惩罚项与模型参数的大小有关。这会倾向于减小模型参数的绝对值，从而使得模型更“简单”，对噪声不那么敏感。可以理解为正则化也在帮助模型“过滤”掉那些依赖于训练数据中特定噪声点才能生效的复杂模式，鼓励模型学习更普适的“知识”。
3.5 模型评估与选择
训练完成后，我们需要评估模型的性能。
验证集/测试集 (Validation/Test Sets): 我们会将数据分成训练集、验证集和测试集。模型只在训练集上学习。在验证集和测试集上评估模型性能，可以判断模型是否真的学到了普适的“有用知识”，还是仅仅记住了训练集中的噪声。
泛化能力 (Generalization Ability): 能够在新数据上表现良好的能力，就是模型的泛化能力。一个具有良好泛化能力的模型，就是成功地从数据中提取了“有用知识”，并忽略了噪声。
4. 总结：机器“分辨”的本质是“相关性”与“预测能力”
所以，机器学习中的机器并不是主动地“理解”知识，而是通过以下方式“分辨”：
1. 学习目标驱动： 模型的目标是最小化预测误差。
2. 相关性探测： 在训练过程中，算法会通过计算特征与目标变量之间的统计相关性（或更复杂的函数关系）来判断信息的有用性。
3. 优化过程的“筛选”： 能够帮助模型更准确地预测、降低损失函数的特征和模式会被强化和保留，而不能做到这一点的则会被弱化或忽略。
4. 避免过拟合： 正则化等技术进一步确保模型学习到的是普适的模式，而不是对特定训练数据中噪声的拟合。
5. 评估验证： 通过在独立数据集上的评估，来验证模型是否真正学到了有用的知识（即具有泛化能力）。
最终，模型学到的“有用知识”就是那些能够稳定地解释数据变化、并能用来进行未来预测或决策的模式和规律。而“没用的信息”则是那些随机波动、与预测目标无关的干扰项，它们在模型学习过程中不会被强化，反而会被尽量忽略。
那么，我们如何理解这个过程呢？可以从以下几个方面详细解释：
1. 数据的本质：信号与噪声
在机器学习的世界里，我们接触到的所有输入都是数据。这些数据可以想象成一种混合体，里面包含了我们想要提取的“信号”（有用的信息）和不相关的“噪声”（没用的信息）。
信号 (Signal): 这是机器学习模型真正想要学习到的、能够帮助它完成任务的模式、关系或特征。例如，在识别猫的图片中，猫的耳朵形状、胡须、眼睛的特征就是信号。在预测房价中，房屋的面积、地理位置、装修状况就是信号。
噪声 (Noise): 这是数据中干扰模型学习的、与目标任务无关的随机波动、错误或者 irrelevant features。例如，在猫的图片中，背景的光线变化、图片中的无关物体（比如一个椅子）可能就是噪声。在预测房价中，记录时的笔误、天气的影响等可能是噪声。
2. 机器学习的核心目标：从数据中学习模式
机器学习模型的根本目标就是从包含信号和噪声的数据中，找到并学习那些能够解释数据变化规律的模式，并忽略或最小化噪声的影响。 这样学到的模式，就是我们所说的“有用的知识”。
3. 学习过程是如何实现的？——关键在于“优化”与“评估”
机器并非主动去“分辨”，而是通过一系列的算法和训练过程，间接实现了从数据中提取“有用信息”的目的。这个过程主要通过以下几个关键环节：
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特征选择 (Feature Selection): 并不是所有的特征都包含有用的信息，有些甚至可能引入噪声。特征选择算法会评估每个特征与目标变量的相关性，并选择那些最相关的特征，舍弃那些相关性低或负相关的特征。这就像是主动地剔除一部分“没用的信息”。
3.2 模型架构与算法 (Model Architecture & Algorithms)
不同的机器学习模型有不同的处理数据和提取模式的能力。
线性模型 (Linear Models): 简单的线性回归或逻辑回归会试图找到数据中的线性关系。如果数据中的信号是线性的，它们就能很好地捕捉到。
树模型 (Treebased Models, e.g., Decision Trees, Random Forests): 能够捕捉非线性的、分段的决策边界，通过一系列“如果...那么...”的规则来划分数据，这些规则本质上是在学习数据的“重要特征”和它们之间的“组合规律”。
神经网络 (Neural Networks): 尤其深度学习模型，拥有多层结构，每一层都学习不同抽象层次的特征。浅层可能学习边缘，深层可能学习更复杂的模式（如眼睛、鼻子）。通过多层堆叠，它们能够自动地从原始数据中学习到高度抽象和复杂的“有用知识”，而无需人工进行大量的特征工程。
3.3 训练过程：优化目标函数
这是最核心的部分。机器学习模型的训练本质上是一个优化过程，目的是找到一组模型参数，使得模型在给定任务上的表现最好。这个“最好”是通过一个目标函数（或称为损失函数、代价函数） 来度量的。
目标函数 (Objective Function): 这个函数衡量模型预测结果与真实值之间的差异（误差）。例如，在回归问题中，我们通常最小化均方误差（Mean Squared Error, MSE）。在分类问题中，我们可能最小化交叉熵（CrossEntropy）。
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重点来了： 在这个优化过程中，算法会“偏向”那些能够减少误差、提高模型性能的特征和模式。如果某个特征或模式与目标变量高度相关，能够帮助模型做出更准确的预测，那么在优化过程中，模型就会“学习”到这个特征和模式，并赋予它更高的权重或影响力。反之，那些与目标变量无关、甚至干扰预测的特征或模式（噪声），由于它们不能帮助模型降低目标函数值，因此在优化过程中会被“忽略”或“削弱”其影响力。
打个比方： 想象你在学习一道复杂的数学题，老师给了你很多信息，其中有些是解题的关键公式和步骤（信号），有些是无关的背景知识或干扰项（噪声）。你通过不断尝试不同的解题思路，对照标准答案来看哪种方法能最快最准确地得到结果。那些能帮助你接近正确答案的思路，你就会记住并重复使用，这就是学习到了“有用的知识”。而那些让你走弯路、离答案越来越远的想法，你会自然而然地放弃，这就是忽略了“没用的信息”。
3.4 正则化 (Regularization)
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L1/L2 正则化: 在目标函数中加入一个惩罚项，该惩罚项与模型参数的大小有关。这会倾向于减小模型参数的绝对值，从而使得模型更“简单”，对噪声不那么敏感。可以理解为正则化也在帮助模型“过滤”掉那些依赖于训练数据中特定噪声点才能生效的复杂模式，鼓励模型学习更普适的“知识”。
3.5 模型评估与选择
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3. 优化过程的“筛选”： 能够帮助模型更准确地预测、降低损失函数的特征和模式会被强化和保留，而不能做到这一点的则会被弱化或忽略。
4. 避免过拟合： 正则化等技术进一步确保模型学习到的是普适的模式，而不是对特定训练数据中噪声的拟合。
5. 评估验证： 通过在独立数据集上的评估，来验证模型是否真正学到了有用的知识（即具有泛化能力）。
最终，模型学到的“有用知识”就是那些能够稳定地解释数据变化、并能用来进行未来预测或决策的模式和规律。而“没用的信息”则是那些随机波动、与预测目标无关的干扰项，它们在模型学习过程中不会被强化，反而会被尽量忽略。
网友意见
算法也许可以选择有用的数据，但不能分辨有用的知识。
有的算法看起来能分辨哪些有用哪些没用，但实际上还是依赖人的输入。例如主动学习（Active Learning)
主动学习的过程是这样的：模型通过查询函数，从未标记的数据池里选择样本，然后交给标记员去打标记。
但主动学习并非真的分辨了「知识」。仅仅是选择了「数据点」，而且关于这个数据点的知识，还得外部（标记员）输入，更别说查询函数也是人为定义的。有的人说，如果这个标记员是个算法呢？这不就是可以自动运作寻找有用的知识了吗？那么问题来了，算法标记员的知识又是哪里来的？这么问下去，就会变成鸡生蛋蛋生鸡的问题，最后的造物主只会指向人类。世界上没用永动机，也没有熵减的孤立系统。从熵增原理我们也可以得知，一个孤立系统的熵永远不会减少。除非从外部获得新信息。所以其实如果从熵增原理来思考，机器学习算法本身是无法分辨无用信息的。分辨有用和没用，需要信息，而孤立系统是无法凭空产生新信息的。
你给机器学习模型喂垃圾数据，模型就给你垃圾输出。模型本身，仅仅是参数的集合和拓扑，它本身并不去思考有用和没用这种人类该思考的问题。
最后，再说一次机器学习业界的那句老话：Garbage in, Garbage out(GIGO)。
最直观的还是特征筛选那几个指标，p-value、互信息、chi2等，说到底还是靠统计出来的。直白点，就是看信息和label的相关性。
很多领域早期的研究，最有用的知识（特征）是由研究者不断观察总结得出的，最明显的就是计算机视觉领域设计出的各种算子和filter。
让机器学习深入探索陌生领域，简单粗暴的方法就是深度学习，标足够多的数据，让模型自己去学该如何抽取特征。但有些情况下，不见得效果很好。大家都想用深度学习预测股市，然后赚大钱。把股价扔给模型直接去学，大概率学了个寂寞。最终靠谱的，还是融入了大量的人类先验知识。
如果真有什么办法，可以让机器提前知道那些知识有用，计算广告也就没有那么难做了。实际情况是，大家也不知道什么东西有用，都是猜想某类特征可能有用，然后上线去跑ab验证，有用就留下，没用就继续分析迭代。本质上，依然离不开label。
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