2、Sampling Bias.
3、Data Snooping.
1、Occam‘s Razor.
爱因斯坦曾经说过一句话：
An explanation of the data should be made as simple as possible, but no simpler.
软件工程中也有类似的名言：
Keep it simple, stupid(KISS)
在机器学习领域同样存在类似的名言：
The simplest model that fits the data is also the most plausible. -Occam‘s Razor
既然保持事情简单是如此重要，那么
1）对于一个模型来说，怎样才算简单？
2）为什么简单的一般就是好的？
首先回答第一个问题：怎样才算简单？
在机器学习中，存在两种类型的复杂度：模型的复杂度和假设集的复杂度。
模型复杂度的评价标准有两条：MDL 及 模型的阶。MDL 是最小描述长度（minimum description length）的缩写。对于一个模型，如果描述它所需要的信息越少则越简单。比如现在有一个模型，其中第一个数是 2，第 i 个数是第 i-1 个数的2倍（等比数列），那么该模型的描述可以为：a[i] = 2^i;相比于模型：a[i] = ax^2 + bx + c 要简单。模型的阶是指最高项的阶，越小越简单，平方阶就比立方阶简单。
假设集的复杂度评价标准有：Entropy 及 VC dimension。Entropy 描述了一个假设集中个个模型的离散程度。VC dimension 则描述了该假设集的学习能力，VC 维越高越复杂。
有些模型看起来很复杂，但实际上并不复杂，比如 SVM。该模型仅仅由不多的支持向量组成，所以其 MDL 不大。
举例：
曾有这样一个故事：足球预测。
B 每周都收到一封邮件预测下一周的足球比赛结果，每次预测都准确。如果你是 B 你会花钱购买下一周的预测结果吗？
分析：对于 B 来说，假设集大小为 1.但其实：
A 给众多的人发信息预测足球结果，其中一半的预测是：主场胜利。另一半预测是：主场失败。显然肯定有一半预测准确。接着再向预测正确的那一半利用同样的技巧发送预测信息。如此多次，肯定会有部分幸运儿，每次发给他们的预测都是正确的。不巧，B 就是幸运儿之一。
对于那部分幸运儿来说，他们只看到发给他们的预测，所以他们只考虑运用在他们身上的模型的复杂度，因此他们认为准确率非常高：100%。但是事实上假设集是 2^n 次方，预测结果根本就没有意义。
这说明我们不但要考虑模型的复杂度，还要考虑与之相关的假设集的复杂度。假设越复杂，得出来的模型就越不可靠。
第二个问题：为什么简单的一般就是好的？
对于假设集来说，复杂的假设集比简单的假设集有更大的可能拟合训练数据（VC维），但是如果简单的模型能够拟合训练数据，那么其可信度就会提高。因为复杂模型可能做的太多了。
2、Sampling Bias.
If the data is sampled in a biased way, learning will produce a similarly biased outcome.
抽样偏差，这个问题主要是在进行数据抽样的时候忽略了数据的分布情况。导致抽样数据与实际数据的分布不一致。这样学习出来的模型的泛化能力就会很差。（因为没有考虑某一部分数据的分布情况）。可以利用分层抽样的方法避免。
除了上述情况外， 还有一种情况出现在真实测试的时候。假设现在训练好一个模型：信用贷款。如果现在有人要来贷款，可以通过该模型得出一个结果：拒绝或接受。如果结果为：接受。但是最后发现这个家伙并没有能力还贷。因此我们可以利用该数据修正我们的模型。然而，如果当初的结果是拒绝，那我们将没有办法知道“拒绝”是否是一个正确的选择，也就是说我们没有办法在实际得到关于结果为"拒绝"的数据的正确性。
上述情况也是抽样偏差的一种。那该如何解决？土豪专用方法：当模型的结果为：拒绝的时候，你接受那个人的贷款，同时记录下模型的预测。最后在判断你的模型是否正确。
3、Data Snooping.
如果数据影响了机器学习过程的每一步，则它的泛化能力就会被削弱。(?_?)
（if a data set has affected any step in the learning process,its ability to assess the outcome has been compromised.）
数据窥视的主要在以下方面：
1、直接查看数据，然后选择“合适”的模型进行训练。
2、多次使用同一数据集：不同模型利用同一个数据集进行学习。
为什么数据窥探会弱化模型的泛化能力？
针对第一种情况，在我们选择合适的模型的时候，我们也在进行"学习"：根据训练数据的分布情况，选择模型。因此我们实际上是扩大了假设集的复杂度。根据 VC 维理论，我们需要更多的数据才能得到同样的泛化能力。
针对第二种情况，也存在同样的原因。我们也在无意中扩大了假设集的大小。
解决方法有两种：
1、避免数据窥探。-_-
2、避免不了就在计算泛化理论的时候把数据窥探考虑进来。比如说把认为增加的假设集复杂度考虑上，增大数据集等。
