盲人摸象、机器学习与冰雹

天道无常，顺其自然。

今日记录

周六，首经贸机器学习课（周振坤老师），第4章训练模型 + 第5章支持向量机。

返家途中，距离家200米的路口，北京突降冰雹，淋成落汤鸡。

读到的一段话

李继刚《人人都在盲人摸象》（2024.2.23）：

在盲人摸象的故事中，人们嘲笑摸象的盲人认知之片面，是因为人们有眼睛，可以看到大象的全貌。但在老子看来，人人皆是盲人。谁也没有可以看到大道全貌的眼睛，我们都是瞎子。

核心观点：所有认知都是局部的，没人能看到全貌，所以应该保持谦卑。别人基于另一个视角的不同认知，不是要胜过的对手，而是补全视角的道友。

机器学习与盲人摸象的呼应

George Box 说过："所有模型都是错的，但有些模型是有用的。"

这和"道可道，非常道"是一个意思——真实规律一旦被你用某个模型写出来，它就已经不是完整的真实规律了。

机器学习本身就是盲人摸象：

• 线性回归假设世界是直线的——摸到了象腿
• 多项式回归假设世界是曲线的——摸到了象鼻
• SVM假设世界可以用最宽的街道分开——摸到了象牙
• 每个模型都是特定假设下的局部最优，R²永远不可能等于1

不同模型不是"谁对谁错"，而是从不同角度逼近真实。集成学习的思路恰恰就是"让多个盲人一起摸，综合判断"。

冰雹的启示

紧赶慢赶还是被淋。如果早知道，不如在学校多呆一会儿，可能就等到雨停了。

但"早知道"本身就是用未来数据做的回测——做决策的那一刻，手里只有当下的信息。

这和机器学习是一回事：

• "快走就能躲过雨"是一个预测模型
• 天气系统噪声太大，这个模型的R²约等于0
• 有些变量你控制不了，接受结果就好

顺其自然不是躺平，是承认：局部认知做出的决策，未必能拟合全部现实。接受噪声的存在，继续走。

今日课堂核心收获

第4章：训练模型

第5章：支持向量机

一句话总结今天

人人都在盲人摸象，模型都在局部逼近，冰雹不会等你到家。接受不完美，继续走。