机器学习训练模型是什么 训练是什么 模型是什么_训练模型是什么意思

先从有监督问题谈起，形式上，无论解析还是非解析，有监督问题都可看作根据已知数据在全体映射空间F中寻找最优映射f*(x)=y,其中x为输入，y为输出。寻找符合已知数据的映射很简单，难点在于理论上来说，未知输入等可能对应任意输出，这样一来预测则成为无稽之谈(No Free Lunch)。

举个例子，求解找规律题目“1, 2, 3, 4, ( ), 6”，一般人都会在括号里填5。
然而理论上来说这个括号里可以是任意数字，比如4。
不知道大家是否考虑过凭什么“每次增1”是规律，而“先增三次1然后保持不变然后再持续增1”就不可以是规律。
那是因为我们不知不觉中使用了题目并未给出的一些前提假设，
比如奥卡姆剃刀原则，“每次增1”看起来明显比后者更简洁优雅，更容易被人接受。

解释这个概念就不能不提到Inductive Bias，意指在求解学习问题前必须拥有的一系列前提假设。当我们选定一个广义上的model，其实可以看作选定了一组inductive bias。特定的model/inductive bias可以在浩瀚的全体映射空间$F$中圈定出一个子空间$\^{F}$，然后通过inductive bias提供的方式(一般为某种loss function)寻找符合已知数据的model参数，从而又在$\^F$中进一步缩小搜索范围直至确定最优或次优映射$\^f$(f*可能根本不在$\^F$中)。

所以应了那句话，“All models are wrong, but some are useful.” 得出什么样的答案，很大程度上取决于我们使用什么样的假设。

 

那么此问题的答案是：模型是求解学习问题的一系列前提假设/inductive bias，根据已知数据寻找模型参数的过程就是训练，最终搜索到的映射$\^f$被称为训练出来的模型。

 

注：
 
1. 这里所谓的“最优”，“次优”，“符合”等描述是根据预先设定好的测量标准/目标函数进行
阐释的，属于model/inductive bias的一部分。
 
2. 之所以说“广义上的model”，是因为一般形式上会对prior distribution，model(实际指映射
表达式)以及loss function等进行区分，这里为方便阐述，不加区分的算成广义上
的model，因其均为inductive bias。

 

无监督问题大致上也类似，前提假设甚至会表现得更为明显，有一则段子：

@南大周志华

“聚类的故事：老师拿来苹果和梨，让小朋友分成两份。小明把大苹果大梨放一起，小个头的放一起，老师点头，恩，体量感。小芳把红苹果挑出来，剩下的放一起，老师点头，颜色感。小武的结果？不明白。小武掏出眼镜：最新款，能看到水果里有几个籽，左边这堆单数，右边双数。老师很高兴：新的聚类算法诞生了”

 

PS: 人类的各种错觉，比如视错觉，也可看成是一系列人脑硬编码的inductive bias，用以辅助学习方便解决现实问题，所以各假设都具有其对应的适用范围。

参考：
机器学习物语(1)：世界观设定 « Free Mind
Inductive bias
University of Edinburgh MLPR 2012 Lecture - Introduction

作者：知乎用户
链接：https://www.zhihu.com/question/29271217/answer/45665100
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你可以把机器想象成一个小孩子，你带小孩去公园。公园里有很多人在遛狗。

简单起见，咱们先考虑二元分类问题。你告诉小孩这个动物是狗，那个也是狗。但突然一只猫跑过来，你告诉他，这个不是狗。久而久之，小孩就会产生认知模式。这个学习过程，
就叫“训练”。所形成的认知模式，就是”模型“。

训练之后。这时，再跑过来一个动物时，你问小孩，这个是狗吧？他会回答，是/否。这个就叫，预测。

一个模型中，有很多参数。有些参数，可以通过训练获得，比如logistic模型中的权重。但有些参数，通过训练无法获得，被称为”超参数“，比如学习率等。这需要靠经验，过着grid search的方法去寻找。

上面这个例子，是有人告诉小孩，样本的正确分类，这叫有督管学习。

还有无督管学习，比如小孩自发性对动物的相似性进行辨识和分类。

作者：刘从新
链接：https://www.zhihu.com/question/29271217/answer/83272460
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