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玉田县，河北省财政直管县， [1]  隶属河北省唐山市，地处河北省东北部，唐山市最西端， [2]  东接丰润区，西、北与天津市蓟州区接壤，西南隔蓟运河与天津市宝坻区相望，南界天津市宁河区，东北与遵化市相连。 [3] 

玉田县古称无终、渔阳，源自古代志怪小说《搜神记》中“阳伯雍无终山种石得玉”的故事。 [4]  旧石器时代即有人类活动，武则天时，无终县更名玉田县。天宝元年（742年），划出玉田县之东境始建遵化市。 [5]  金泰和年间（1201年），又划出县之东境始建丰闰县（丰润区）。截至2020年6月，玉田总面积1170平方公里，截至2020年6月，玉田县常住人口71.6万（城镇人口38.1万）， [2]  下辖1个街道、16个镇、4个乡。 [6] 

京秦铁路、大秦铁路、京唐城际铁路、津承城际铁路、北京—抚远公路（102国道）、玉滨公路、塘承高速、长春—深圳高速公路、、京沈高速公路、首都地区环线高速公路、北京—秦皇岛高速公路、京哈高速公路（G1）贯穿玉田全境。

玉田是传统农业大县，素有“冀东粮仓”之称，其中玉田甲鱼和玉田白菜为地理标志保护产品。 [2]  玉田县属东部大陆性季风气候。北部为燕山余脉，丘陵连绵；中部为山麓平原，土地肥沃，南部为洼地。 [2] 

玉田县是中国生猪调出大县 [7]  、中国大白菜之乡 [8]  省级园林县城、国家现代农业示范区 [9]  、全国农村改革试验区 [9]  、国家农业科技园区 [10]  、全国县域经济强县 [11]  、全国科技进步先进县 [12]  、国家农产品质量安全县 [13]  、全国义务教育发展基本均衡县 [14]  、第二批革命文物保护利用片区分县 [15]  、河北省数字乡村试点地区。

在上述SpamAssassin 的例子中，“经验”对应一组正确标注的训练数据，而“性能”对应识别垃圾邮件的能力。图2 给出了机器学习如何介入垃圾邮件分类这项任务的原理性示意。在不同的机器学习任务中，“经验”往往具有不同的形式，如对错误的纠正、实现某个目标后的奖励等。此外还需注意，与人类的学习类似，在某些任务中，机器学习的目的可能不是针对特定任务取得性能提升，而是在整体上使知识得到提升。

我们已经看到，一个机器学习问题往往存在多种解决方案，即便对于像例1 这样的简单问题也不例外。这就引发了一个很重要的问题：我们如何从众多候选方法中做出抉择？考虑这个问题的一种方式是意识到：我们其实对算法在训练数据上的性能并不关心，毕竟我们已经知道其中哪些邮件为垃圾邮件。我们真正关心的其实是即将到来的邮件能否被正确分类。这听起来有点像“先有鸡还是先有蛋”的问题——要想知道一封邮件是否被正确分类，必须事先获知其类别；如果我们已经知道该邮件的类别，则无须再进行分类决策。但是，我们必须牢记在训练数据上取得优异性能只是手段，而非目的。实际上，如果一味追求系统在训练数据上的性能，很容易造成一种貌似喜人、实则存在巨大隐患的现象——过拟合（overfitting）。

过拟合

假设你正在备战“机器学习101”课程的考试。为了帮助复习，我已经将历年真题及答案共享给了大家。做题时，你一开始还尝试自己求解答案，然后与参考答案进行比对。但不幸的是，做着做着你就走火入魔了，将全部时间都花在了机械地记忆参考答案上。如果考试完全采用过去考过的题目，你一定会取得非常优异的成绩。然而，如果考试中出现了考察相同知识点、但具有不同表述形式的新题目，那么跟老老实实复习相比，你势必会因准备不足而得到低得多的分数。这种情形下，我们就可以说，你对历年考试产生了“过拟合”：机械记忆所获取的知识无法推广到新考题上。

泛化能力（generalization）可能是机器学习中最基础的概念。如果SpamAssassin 从训练数据中提炼的知识能够在你的邮件中得到运用，你一定十分满意；否则，你可能会寻找替代SpamAssassin 的垃圾邮件过滤器。但过拟合并不是系统在新数据上表现得不尽人意的唯一可能原因。另一种可能的原因是SpamAssassin 程序的作者设定权值时使用的训练数据不符合你电子邮件的实际情况。幸运的是，这类问题是存在解决方案的——你可选用符合你邮件特点的不同样本作为训练数据。如果可能的话，你甚至可以使用自己实际收到的垃圾邮件和普通邮件作为训练集。机器学习是一项能够改变软件行为以自动适应个人情况的伟大技术，目前已有许多垃圾邮件过滤系统允许用户为其定制训练数据。

可见，当一个问题存在多种解决方案时，你必须谨慎选择以避免产生过拟合。现实中，我们有时也会遇到另一种情形，即无法找到一种在训练数据上表现良好的解决方案。这种情况下，我们该如何应对？例如，假设例1 中的第2 封邮件（两次测试均失败）是垃圾邮件，则任意一条直线（决策面）都无法将垃圾邮件和普通邮件分离（你可在由x1 和x2 组成的2D坐标系中画出这四封邮件所对应的点来验证这一说法）。在这种情况下，存在几种可能的解决方案。一种是无视这一点，认为第二封邮件可能是非典型的或存在标注错误（也称噪声）；另一种方案则是尝试描述能力更强的分类器。例如，我们可引入垃圾邮件的第二条决策规则：除已有的4x1 + 4x2 > 5 外，我们再添加规则4x1 + 4x2 < 1。注意，采用这种方法会学习出不同的阈值，甚至不同的权值向量。一般仅在训练数据集容量较大、能够保证可靠地学到这些参数的情况下才会选择这种方法。

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