机器学习与占卜（一）

机器学习跟占卜有什么关系，从目的上来说，都是做出预测，当占卜回答是否问题（比如下一个月某个股票是升还是降的问题）的时候，这实际上是机器学习的分类问题，而回答能得到多少的时候（比如下个月我能得到多少钱的奖金），这实际上是机器学习的回归问题。二者的输入同样是各种各样的特征，对预测一个人中年的生活水平这个问题，你可以将学历，父母亲的家庭收入，配偶收入，工作性质作为输入特征来，用集成学习的方法预测得到结果；如果用手相或者面相来回答这个问题，你的输入特征就是手的对应年龄段的掌纹变化，手掌大小，手指长度等，加上眼耳鼻舌（一般认为山根到鼻子代表了中年的财富值）等面相特征来推断这个人能达到什么财富水平。二者同样有很多模型，机器学习领域有决策树、集成学习、K-means、流形学习、神经网络等学习方法，而在占卜领域（泛指）有八字、紫薇、六爻、三式、风水堪舆方法。基于以上观察，把二者比较来讨论是一件很有意思的事情。机器学习的一大定律是：“天下没有免费午餐”，没有一种模型能够在所有问题上都表现良好，而在图像领域，卷积神经网络表现优异，在自然语言领域，循环神经网络大行其道，而在经典的机器学习领域，神经网络不一定比一般的集成学习模型表现更好。这就是所谓的模型选择问题。同样的对于占卜而言，不同的模型（数术方法）适合解决不同的问题。八字适合看一生，而梅花易数、六爻及三式等数术适合短期而具体的事情，风水堪舆就适合解决阴阳宅相关问题。当然这个问题不是绝对的，比如有人用八字看家宅风水，即便如此他仍然要到实地堪舆。如果你领军打仗，你会首先使用奇门遁甲来排兵布阵，而不是用六爻，这是模型本身的结构决定的。当然牛逼的人能够突破这些界限，深入讨论这个问题不在本文范围内。除了模型，特征对预测结果的精度也有重要的影响，如果你要判断一个西瓜是否是好吃，西瓜的纹路、瓜柄的颜色、形状可能是相关的特征而瓜的颜色可能就无关紧要，通俗的讲，如果一个瓜的瓜柄是鲜艳的绿色，你有百分之九十的把握说这个瓜是好瓜，而你看到一个深绿色的瓜和一个浅绿色的瓜，你几乎没有把握说哪个瓜是好瓜。这就是特征的重要性。而对于占卜问题，比如你要用六壬来预测明天考试能否通过，那么你应该看朱雀，因为朱雀是考试的类神，比如你要看丢的车能不能找回来，那么你应该找申、驿马等类神，这就是跟你的问题相关的特征了。更一般的，用八字看你的婚姻，那么有很多的特征，那么应该看你的婚姻宫（日支），你的婚姻星，婚姻星可能有很多个，本局没有，而大运流年也会有，此外，还可以直接看类像，比如你是男的，直接女人的类像，坎（子）、兑（酉）、坤（未）等，所以判断一个人的婚姻好坏是多维度所决定的，这些维度有重要的有不重要的，在重要的里边还要进行排序。特征之间的关系可能不是简单的线性的关系，可能是非常复杂的非线性关系，这就给判断造成很大的困难。 上边讨论的问题其实就是机器学习中很重要的特征工程问题。在下一篇文章中我们将涉及维度灾难、特征选择、过拟合、欠拟合等问题