机器学习40讲－09：实验设计

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和其他科学学科一样，机器学习也会借助实验获取关于目标的信息。宏观来看，实验的设计与分析正在逐渐脱离具体问题的限定，有成为一门独立学科的趋势。不管是物理学还是经济学，对实验的处理都存在着一些共性的准则。在本篇文章中，我就和你简单谈谈机器学习中有关实验设计与分析的一些原则性问题。

在讨论实验设计之前，先得知道实验设计到底是怎么回事。实验设计（experimental design），或者叫设计实验（designed experiment），指的是在实验之前制定详细的实验计划，确定实验目标并选择待研究的过程因子（process factor）。精心挑选的实验设计可以在给定资源的条件下使实验获得的信息量最大化，让实验结果最大程度地接近真实结果。实验设计需要人为改变一个或多个过程因子，以观察这种变化对一个或多个因变量的影响，其目的是分析获得的数据以产生有效和客观的结论。

在现有的关于机器学习的文献中，对设计实验部分的讨论似乎并不多见，其原因在于这部分工作已经由他人代劳，而不需要放在机器学习的应用层面来解决。在各种各样的图像识别竞赛中，无论是训练集还是测试集都是预先给定的，其中的每张图