機器學習基礎--模型的基本假設
模型的基本假設
理解模型的基本假設，看自己的資料是否符合這種假設。任何模型都是有某種假設的，如果資料不符合這種假設，就不太可能學出有意義的模型並用於預測。
比如LDA（主題模型）
假設是在同樣一批文件中經常共現的詞，語義上往往是相關的。這種特性不僅在自然語言中成立，在一些領域，比如每個人經常訪問的網址集合，可能也是成立的，所以LDA也可以拿過去用。但如果資料不符合這個特性，套用LDA就是沒有意義的，比如每個球隊裡的隊員，可能並沒有因為屬於一個球隊而具有什麼相似性。
比如CNN（卷積神經網路）
它的基本假設是特徵的不同維度之間有區域性相關性，卷積操作可以抓住這隻區域性相關性，形成新的特徵。比如自然語言裡，有重複出現的bigram，或者影象裡代表性的區域性畫素塊。不滿足這種區域性相關性的資料，比如收到的郵件序列，這種區域性相關性很弱，那用CNN就不能抓到有用的特徵。
比如高斯copula
在量化金融裡曾被廣泛使用，把債券之間非高斯的相關性用copula轉化成高斯然後擬合。然而這個模型隱含的假設是這種相關性符合瘦尾分佈(thin tailed distribution)，即罕見事件發生的概率非常非常低。這個不合理假設導致對黑天鵝事件概率嚴重低估，曾被視為2008年金融危機的根源之一。
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