我最近建了个 Telegram 频道 @shansingstar，用来转载一些有意思的观点、事物，大多不足以写成博客。最新一条是分享某篇专栏，讲引入噪声/随机性可以增强预测能力。有段话我本来写了，发出去觉得赘余又删了，存档在此：
我联想到机器学习。往训练集加入噪声能减少过拟合、提高泛化能力。深度网络甚至会直接添加随机丢掉特征的层。而在决策树基础上，随机删去训练集数据、随机修建成树分支，如此多棵树取平均，即为随机森林算法，往往得到天花板级别的基线性质的预测结果。随机性似乎不太好，有时又感觉散发魅力。