机器学习中常提到的先验知识有：1、领域知识；2、特征工程知识；3、数据分布知识；4、模型先验知识；5、先前经验知识。领域知识是指对特定问题领域的理解和了解，包括相关领域的专业知识、规则、约束和常识性的推理。
一、机器学习中常提到的先验知识是什么
1、领域知识
领域知识是指对特定问题领域的理解和了解，包括相关领域的专业知识、规则、约束和常识性的推理。在机器学习中，领域知识可以帮助我们理解数据的含义和背景，指导特征选择和模型构建，以及解释模型的结果。领域知识对于解决特定领域的机器学习问题非常重要，可以帮助我们更好地设计合适的模型和算法，提高机器学习的效果和实际应用价值。
2、特征工程知识
特征工程是指将原始数据转化为有意义、有用的特征，是机器学习中非常关键的一环。先验知识在特征工程中起着重要的作用，可以帮助我们选择合适的特征，进行特征组合和转换，以及处理缺失数据和异常值。特征工程知识可以帮助我们挖掘数据中的潜在信息，提高模型的表现和泛化能力。
3、数据分布知识
数据分布知识是指对数据的统计分布和特性的了解。在机器学习中，我们通常假设数据来自某种概率分布，先验知识可以帮助我们选择合适的概率分布模型，并进行参数估计和分布拟合。数据分布知识对于概率图模型、贝叶斯方法等机器学习算法尤为重要，可以帮助我们更好地建模数据之间的关系和不确定性。
4、模型先验知识
模型先验知识是指对模型结构、参数和假设的预先了解和设定。在机器学习中，我们需要选择合适的模型类型，并设定模型的初始参数范围，先验知识可以帮助我们加速模型搜索和优化过程。模型先验知识还可以帮助我们理解模型的局限性和优劣势，指导模型选择和调参，以及避免过拟合和欠拟合问题。
5、先前经验知识
先前经验知识是指在之前的机器学习任务或项目中积累的经验和教训。先前经验知识可以帮助我们避免重复犯错，快速掌握新的任务和领域，从而提高机器学习的效率和准确性。通过总结先前经验，我们可以发现通用的模式和规律，形成一套有效的机器学习方法和实践经验。
二、机器学习中常提到的先验知识的作用
1、特征选择与工程
先验知识在机器学习中常用于特征选择与工程。特征选择是从原始数据中选择出对目标任务有意义的特征，排除冗余和无关的特征，从而减少数据维度、提高模型效率和泛化能力。先验知识可以帮助确定哪些特征对于解决问题是重要的，使特征选择更加准确有效。特征工程是指根据先验知识对原始特征进行组合、变换或衍生，生成新的特征表示，以更好地表达数据的信息。通过合理的特征选择与工程，可以提高模型的性能和效果。
2、正则化与惩罚项
在机器学习中，正则化和惩罚项是用来约束模型复杂性的重要手段。先验知识可以用来指导选择合适的正则化方式和惩罚项，帮助避免模型过拟合和提高泛化能力。例如，L1正则化可以用于稀疏特征选择，L2正则化可以用于平滑参数，先验知识可以帮助选择合适的正则化项和权衡模型的复杂度和拟合能力。
3、领域知识
在应用机器学习于特定领域时，领域知识是十分宝贵的。领域知识可以指导模型的设计和优化，帮助选择合适的特征和算法，从而更好地适应领域的特点和需求。例如，在医疗领域，医生的专业知识可以用来指导疾病预测模型的特征选择和模型优化；在金融领域，专业的经济学知识可以用来指导风险预测模型的设计和应用。
4、先验概率分布
在贝叶斯统计中，先验概率分布是指在观测数据之前对参数的分布进行估计。先验概率分布可以通过先验知识或者经验得到。在贝叶斯推断中，结合先验概率分布和观测数据，可以得到后验概率分布，从而实现对参数的更准确估计。先验知识对先验概率分布的选择有重要影响，合理的先验概率分布可以提高参数估计的准确性和稳定性。
延伸阅读
机器学习相关概念
- 数据：机器学习需要大量的数据作为输入，这些数据包含输入特征和对应的目标值（标签），用于模型的训练和学习。
- 模型：模型是机器学习的核心组成部分，它是一个数学函数或算法，通过对数据进行学习来建立输入和输出之间的关系。模型的选择和设计对于机器学习任务的成功非常重要。
- 训练：通过将模型与训练数据进行学习，模型根据输入数据调整自身的参数，从而使得模型在未知数据上能够做出预测或分类。
- 预测/推断：经过训练的模型可以用于对新的未知数据进行预测或推断，得出预测结果或分类。