集成学习
机器学习中的集成学习算法
机器学习中的集成学习算法一、集成学习简介集成学习（Ensemble Learning）是机器学习中的一种重要算法。
它的主要思想是将多个弱学习算法集合起来形成一个强学习算法。
二、集成学习分类按照分类器的生成方式可将集成学习分类为Bagging算法、Boosting算法和Stacking算法。
1. Bagging算法Bagging全称为Bootstrap AGGregating，是自举聚合的缩写。
它的基本思想是采用自助法来产生k个新的训练集，在每个训练集上训练出一个基学习器，然后将这k个基学习器的结果进行平均或多数表决等方式来得到最终的结果。
2. Boosting算法Boosting算法基本思想是将一系列弱分类器相互结合，构成一个强分类器的过程。
它的主要特点是每一轮都学习一个新的分类器，并使得之前所有分类器的分类准确率加权相加。
3. Stacking算法Stacking算法是一种用来组合多个学习器的方法。
与传统的集成学习方法不同，Stacking算法通过加入一个“次级学习器”来对多个基学习器进行组合，从而构建出一个强学习器。
三、集成学习的优点1. 集成学习可显著提高机器学习算法的准确率和性能，并且对于许多不同类型的学习算法均有效。
2. 集成学习能够减轻模型过拟合问题，提高模型鲁棒性和泛化能力。
3. 集成学习能够减少各个单个模型产生的误差或者偏差，从而提高模型的精度。
四、集成学习案例1. 随机森林（Random Forest）随机森林是一种集成学习方法，它基于决策树算法创建多个随机子集的基学习器，最终将这些基学习器合并成一个强学习器。
2. AdaBoostAdaBoost是一种常见的Boosting算法，它通过不断调整训练样本的权重来训练机器学习模型，从而提高模型准确率。
3. Gradient Boosting Machines（GBM）GBM也是一种常见的Boosting算法，它采用一种梯度下降算法来学习弱学习器的加权。
集成学习名词解释
集成学习名词解释名词解释：集成学习指在数字图书馆、智能计算机和传感器网络等信息技术基础上，把来自多种领域的不同知识和多个领域中的信息融合到一起，提取关于所研究对象的本质特征和相互作用规律的知识的一种方法。
实时集成学习就是将一些事件，比如处理业务流程时产生的各种数据等，通过可以接受这些数据并进行分析的分布式系统加以捕获、管理、存储和分析，以帮助决策者做出决策。
4、知识发现和推理机制知识发现和推理机制是人工智能的两个核心问题。
要求计算机具有发现问题、理解复杂现象、得到解决方案、最终输出知识等能力。
在知识发现和推理机制研究中，对经验性知识的表示、数据驱动的集成学习方法、深度学习方法的研究是主要内容。
知识发现机制包括机器学习理论和机器学习方法。
5、深度学习深度学习方法，是利用深度神经网络、专家系统和强化学习算法等，构建模拟人类大脑信息处理过程的神经元和突触的结构与功能，从而使计算机模仿人类思考和行为的一种新型机器学习方法。
深度学习是人工智能的一种常用机制，通常用于表征和描述结构化和非结构化的任务，包括感知、语音识别、图像分类、自然语言理解等，目前深度学习在这些领域都已取得了较好的效果。
9、多智能体系统如果要构造多智能体系统，我们必须使它们之间彼此交流信息。
为此，我们必须创造一些机制，让他们在不同的场景下运行，并且要知道如何激励或惩罚它们。
我们称之为自组织学习。
多智能体系统是一个复杂的系统，因为它们要同时考虑所有因素，而且还要同时调整所有的行为以达到我们期望的目标。
10、规则抽取技术利用规则表达和知识表达来引导自然语言处理的研究方向，将知识表示转化为规则表达是规则抽取的主要任务。
11、规则导引与推理技术规则导引与推理技术主要包括自动聚类和规则挖掘两部分。
自动聚类就是给定一个实例的几个属性，设计合适的算法，找到和该实例属性最相似的实例。
规则挖掘也叫做规则求解，是利用规则导引和推理技术寻找规则的过程。
12、智能检索技术智能检索是智能计算机的重要功能之一。
集成学习方法
集成学习方法在机器学习领域，集成学习方法是一种常用的技术，它通过结合多个基本模型的预测结果，来获得更好的预测性能。
集成学习方法通常能够降低模型的方差，提高模型的泛化能力，因此在实际应用中得到了广泛的应用。
本文将介绍集成学习的基本原理、常见的集成学习方法以及其在实际问题中的应用。
首先，我们来了解一下集成学习的基本原理。
集成学习通过结合多个基本模型的预测结果，来获得更好的预测性能。
这些基本模型可以是同质的，也可以是异质的。
同质的基本模型指的是使用相同的学习算法，但在不同的子数据集上进行训练得到的模型；而异质的基本模型则是使用不同的学习算法得到的模型。
通过对多个基本模型的预测结果进行组合，集成学习可以降低模型的方差，提高模型的泛化能力。
接下来，我们将介绍一些常见的集成学习方法。
首先是Bagging方法，它是一种并行式的集成学习方法，通过对训练集进行有放回的采样，得到多个子数据集，然后在每个子数据集上训练一个基本模型，最后将这些基本模型的预测结果进行平均或投票来得到最终的预测结果。
Bagging方法通常能够降低模型的方差，提高模型的泛化能力。
另一种常见的集成学习方法是Boosting方法，它是一种串行式的集成学习方法，通过对训练集进行加权，每次训练一个基本模型，然后根据基本模型的表现对训练样本进行调整，最终将多个基本模型进行加权组合得到最终的预测结果。
Boosting方法通常能够降低模型的偏差，提高模型的泛化能力。
除了Bagging和Boosting方法之外，还有一些其他的集成学习方法，如随机森林、AdaBoost、Gradient Boosting等，它们都在不同的场景下得到了广泛的应用。
最后，我们将介绍一些集成学习方法在实际问题中的应用。
在实际问题中，集成学习方法通常能够取得比单一模型更好的预测性能。
例如，在分类问题中，通过集成多个基本分类器，可以得到更准确的分类结果；在回归问题中，通过集成多个基本回归模型，可以得到更准确的预测结果。
机器学习的集成学习和迁移学习
机器学习的集成学习和迁移学习机器学习领域中，集成学习和迁移学习是两个重要的技术。
它们通过整合多个模型的预测结果和利用已有的知识来提高机器学习的性能。
本文将分别介绍集成学习和迁移学习的概念、方法和应用，帮助读者更好地理解和应用这两种学习方法。
1. 集成学习集成学习（Ensemble Learning）是一种将多个不同的机器学习模型组合在一起，通过投票、加权等方式来综合这些模型的预测结果的技术。
它的基本思想是通过将多个模型的预测结果进行集成，从而得到比单个模型更准确、更稳定的预测结果。
常见的集成学习方法包括投票法（Voting）、堆叠法（Stacking）、装袋法（Bagging）和提升法（Boosting）等。
投票法通过对多个模型的预测结果进行投票，选取得票最多的结果作为最终预测结果；堆叠法则是将多个模型的预测结果作为新的特征输入给另一个模型进行最终的预测；装袋法通过对训练集进行自助采样来得到多个不同的子训练集，再用这些子训练集分别训练不同的模型，并将它们的预测结果进行集成；提升法则是通过反复迭代训练多个模型，在每次迭代中都根据前一轮的预测错误来调整训练样本的权重，以产生一个更准确的预测模型。
集成学习在许多机器学习任务中都取得了显著的性能提升。
例如，在分类任务中，多个基分类器的集成可以减少分类误差、提高泛化性能；在回归任务中，集成模型可以减小预测误差、提高预测精度。
同时，集成学习也可以提高模型的鲁棒性，减少模型对训练数据的过拟合问题。
2. 迁移学习迁移学习（Transfer Learning）是一种将已学习的知识迁移到新任务中的学习方法。
它通过利用源领域的知识和数据来辅助目标领域的学习任务，从而提高目标任务的性能。
迁移学习的基本假设是，不同领域之间存在一定的相关性或共享的结构。
因此，通过将源领域的知识转移到目标领域，可以减少在目标领域收集大量数据的需求，缩短训练时间，并提高学习算法的泛化性能。
迁移学习主要有三种类型：基于实例的迁移学习、基于特征的迁移学习和基于模型的迁移学习。
集成学习算法总结
集成学习算法总结1、集成学习概述1.1 集成学习概述集成学习在机器学习算法中具有较⾼的准去率，不⾜之处就是模型的训练过程可能⽐较复杂，效率不是很⾼。
⽬前接触较多的集成学习主要有2种：基于Boosting的和基于Bagging，前者的代表算法有Adaboost、GBDT、XGBOOST、后者的代表算法主要是随机森林。
1.2 集成学习的主要思想集成学习的主要思想是利⽤⼀定的⼿段学习出多个分类器，⽽且这多个分类器要求是弱分类器，然后将多个分类器进⾏组合公共预测。
核⼼思想就是如何训练处多个弱分类器以及如何将这些弱分类器进⾏组合。
1.3、集成学习中弱分类器选择⼀般采⽤弱分类器的原因在于将误差进⾏均衡，因为⼀旦某个分类器太强了就会造成后⾯的结果受其影响太⼤，严重的会导致后⾯的分类器⽆法进⾏分类。
常⽤的弱分类器可以采⽤误差率⼩于0.5的，⽐如说逻辑回归、SVM、神经⽹络。
1.4、多个分类器的⽣成可以采⽤随机选取数据进⾏分类器的训练，也可以采⽤不断的调整错误分类的训练数据的权重⽣成新的分类器。
1.5、多个弱分类区如何组合基本分类器之间的整合⽅式，⼀般有简单多数投票、权重投票，贝叶斯投票，基于D-S证据理论的整合，基于不同的特征⼦集的整合。
2、Boosting算法2.1 基本概念Boosting⽅法是⼀种⽤来提⾼弱分类算法准确度的⽅法,这种⽅法通过构造⼀个预测函数系列,然后以⼀定的⽅式将他们组合成⼀个预测函数。
他是⼀种框架算法,主要是通过对样本集的操作获得样本⼦集,然后⽤弱分类算法在样本⼦集上训练⽣成⼀系列的基分类器。
他可以⽤来提⾼其他弱分类算法的识别率,也就是将其他的弱分类算法作为基分类算法放于Boosting 框架中,通过Boosting框架对训练样本集的操作,得到不同的训练样本⼦集,⽤该样本⼦集去训练⽣成基分类器;每得到⼀个样本集就⽤该基分类算法在该样本集上产⽣⼀个基分类器,这样在给定训练轮数 n 后,就可产⽣ n 个基分类器,然后Boosting框架算法将这 n个基分类器进⾏加权融合,产⽣⼀个最后的结果分类器,在这 n个基分类器中,每个单个的分类器的识别率不⼀定很⾼,但他们联合后的结果有很⾼的识别率,这样便提⾼了该弱分类算法的识别率。
集成学习方法
集成学习方法集成学习是一种通过结合多个学习器来完成学习任务的机器学习方法。
它的核心思想是通过整合多个模型的预测结果，从而获得比单个模型更好的性能。
在实际应用中，集成学习方法已经被广泛应用于分类、回归、特征选择等领域，并取得了显著的效果。
集成学习方法的核心是如何有效地整合多个模型的预测结果。
常见的集成学习方法包括Bagging、Boosting、Stacking等。
其中，Bagging方法通过对训练数据集进行有放回的随机抽样，构建多个基学习器，再通过投票或平均的方式得到最终的预测结果；Boosting方法则是通过迭代训练多个弱学习器，每一轮都根据前一轮的结果调整样本权重，最终将多个弱学习器的结果加权求和得到最终的预测结果；而Stacking方法则是通过训练多个基学习器，然后将它们的预测结果作为新的特征输入到次级学习器中进行训练，得到最终的预测结果。
在实际应用中，选择合适的基学习器是集成学习方法的关键。
通常情况下，我们会选择一些性能稳定且互补的基学习器来构建集成模型，以达到更好的效果。
此外，对于不同的数据集和任务，我们也需要根据实际情况来选择合适的集成学习方法和参数设置，以获得最佳的性能。
集成学习方法的优势在于它能够有效地降低模型的方差，提高模型的泛化能力。
通过整合多个模型的预测结果，集成学习方法能够在一定程度上弥补单个模型的不足，从而获得更稳定和准确的预测结果。
因此，集成学习方法在实际应用中具有重要的意义。
总的来说，集成学习方法是一种强大的机器学习方法，它通过整合多个模型的预测结果，能够显著提高模型的性能。
在实际应用中，我们可以根据具体的情况选择合适的集成学习方法和基学习器，从而获得更好的预测效果。
希望本文对集成学习方法有所帮助，谢谢阅读！。
掌握机器学习中的集成学习和深度强化学习算法
掌握机器学习中的集成学习和深度强化学习算法集成学习和深度强化学习是机器学习领域中的两个重要研究方向。
本文将介绍集成学习和深度强化学习的基本概念、算法原理和应用领域。
一、集成学习集成学习（Ensemble Learning）是一种通过结合多个基学习器来提高机器学习算法性能的方法。
集成学习的基本思想是“三个臭皮匠，赛过诸葛亮”，通过将多个弱学习器集合在一起，形成一个强学习器，从而提高预测性能。
常见的集成学习方法包括投票法、平均法和Bagging、Boosting 等。
投票法是指通过多个弱学习器进行投票来决定最终的预测结果。
平均法则是将多个弱学习器的预测结果进行平均，作为最终的预测结果。
而Bagging和Boosting是将多个基学习器进行整合，分别通过并行和串行的方式进行训练，从而提高模型的泛化能力。
集成学习的应用非常广泛，其中最著名的应用之一是随机森林（Random Forest）。
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，通过多个决策树的投票或平均来进行分类或回归任务。
随机森林具有较强的鲁棒性和泛化能力，在各种实际应用中取得了良好的效果。
二、深度强化学习深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）是结合深度学习和强化学习的一种方法。
强化学习是一种通过智能体在环境中执行动作并得到奖励信号，以达到最大化累积奖励的学习方法。
深度学习则是一种模仿人脑神经网络的学习方法，利用多层神经网络对输入特征进行高层抽象和表示学习。
深度强化学习的核心是使用深度神经网络来近似值函数或者策略函数。
一种经典的深度强化学习算法是深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）。
DQN通过深度神经网络来逼近动作值函数（Q函数），从而实现智能体在环境中选取最优动作。
DQN具有较强的逼近能力和泛化能力，在很多领域，特别是游戏领域取得了非常好的效果。
深度强化学习在很多领域都有着广泛的应用。
例如，在机器人领域，深度强化学习可以用于实现机器人的自主导航和控制；在自然语言处理和机器翻译领域，深度强化学习可以用于语言模型的训练和优化；在金融领域，深度强化学习可以通过学习交易模式来进行股票交易。
集成学习特征筛选策略
总结与未来展望
挑战与问题
1.特征筛选过程中可能会出现过拟合现象，需要进一步研究解 决方法。 2.对于高维数据，特征筛选的难度将增加，需要研究更加有效 的筛选方法。 3.需要进一步研究如何将特征筛选方法应用到实际场景中。
实际应用场景
混合特征筛选方法
1.结合多种特征选择方法，充分利用各种方法的优点。 2.混合方法能够更全面地考虑特征的多样性和相关性。 3.设计有效的混合策略是混合方法的关键。
集成学习特征筛选策略
筛选与模型性能
筛选与模型性能
▪ 筛选对模型性能的影响
1.特征筛选能够显著提高模型性能，减少过拟合和欠拟合现象 。 2.不同的筛选策略对模型性能的影响不同，需要根据具体数据 集和特征进行选择。 3.通过对比实验，可以评估不同筛选策略对模型性能的提升程 度。
▪ 基于模型的特征筛选
1.利用特定模型的性质进行特征选择，如决策树和支持向量机 。 2.基于模型的方法能够针对性地选择与模型相关度高的特征。 3.不同的模型对特征的敏感性不同，需要根据具体任务选择合 适的模型。
特征筛选基本方法
基于聚类的特征筛选
1.通过聚类算法将相似的特征分为一组，从每组中选择代表性 特征。 2.常见的聚类方法有K-means和层次聚类。 3.基于聚类的方法能够去除冗余特征，降低特征维度。
▪ 混合特征选择方法
1.结合多种特征选择方法，以提高特征选择的性能和稳定性。 2.常见的混合方法有过滤式和包裹式的组合、嵌入式和过滤式 的组合等。 3.混合方法能够综合利用不同方法的优点，但需要考虑不同方 法之间的协调性。
集成学习特征筛选策略
筛选策略对比分析
筛选策略对比分析
▪ 过滤式筛选
1.基于单变量统计测试，对每个特征进行评分，选择评分较高的特征。 2.简单易行，适用于大规模数据集，但可能忽略特征之间的相关性。 3.常见的过滤式筛选方法有卡方检验、信息增益、相关系数等。
机器学习中的集成学习原理及应用
机器学习中的集成学习原理及应用随着人工智能技术的发展和应用，机器学习已经成为人们关注的热门话题之一。
在机器学习的技术领域中，集成学习被视为一种非常有效的方式，可以训练出更为准确的模型。
本文将详细介绍集成学习的原理和应用。
1、集成学习简介集成学习也叫做组合学习，是指将多个单独的机器学习算法或模型组合起来，以提高预测准确率和精度的一种技术。
集成学习的基本思想是：通过对多个模型的集成，将它们的优点进行组合，得到更加鲁棒的模型，同时避免了单个模型存在的过拟合和欠拟合问题。
2、集成学习原理集成学习的核心原理是：同样的模型，采用不同的训练集会得到不同的结果，通过集成多个模型的结果，可以得到更加准确的预测。
常见的集成学习方法包括：（1）Bagging：Bagging是Bootstrap Aggregating的缩写，即通过一定的重采样技术，从原始数据集中采样出多个子数据集，然后构建多个不同的分类器（或回归器）模型，最终进行投票决策来获得输出结果。
（2）Boosting：Boosting采用的也是Bagging的思路，但是在重采样的过程中，会给数据不同的权重值，通过一系列迭代的方式来训练多个弱分类器，最终组合得到一个强分类器。
（3）Stacking：Stacking是指将几种不同的学习器（包括分类器和回归器）的输出结果作为新的训练集，来训练一个次级学习器。
次级学习器通常采用的是线性模型或者神经网络模型，将几种不同模型的学习结果加权融合后再进行预测。
3、集成学习应用（1）分类问题：在分类问题中，集成学习可以用于处理各种类型数据，如文本、图像、语音等。
在分类问题中，常用的算法包括随机森林、AdaBoost、Bagging等。
（2）回归问题：在回归问题中，集成学习可以用于预测任何类型的输出结果，如价格、销量、股票等。
常用的集成学习算法有Bagging、随机森林、Boosting等。
（3）异常检测：异常检测是一种特殊的学习任务，涉及到如何识别不符合正常模式的数据点。
集成学习课件ppt
理论完善
理论分析
对集成学习的理论进行分析和探 讨，例如对集成学习中的多样性 、冗余性和偏差的分析，以及对 集成学习中的泛化性能和鲁棒性 的研究。
基础理论
进一步完善集成学习的基础理论 ，例如对集成学习中各个组件（ 基础学习器、集成方式等）的理 论研究。
算法解释
对集成学习的算法进行深入解释 ，例如对集成学习中的各种算法 原理和数学推导进行详细阐述， 以提高人们对集成学习的理解和 应用能力。
强调多个学习器之间的协作和集 成；
可以处理具有高维特征和复杂数 据分布的问题。
集成学习的基本思想
多样性
通过构建多个不同的学习器，增加它们之间的差异性和多样性， 以覆盖更广泛的数据分布和特征空间。
结合
将多个学习器组合起来，利用它们的预测结果进行集成，以产生更 准确和稳定的预测结果。
优化
通过优化集成策略和权重分配，以最大化整体性能和预测精度。
03
集成学习的应用场景
分类问题
垃圾邮件识别
通过集成多个分类器，对垃圾邮件进行高效准确的分类。
人脸识别
利用集成学习方法，将不同的人脸特征进行分类，实现人脸识别 功能。
情感分析
通过集成分类器，对文本进行情感极性判断，用于情感分析。
回归问题
01
02
03
股票价格预测
通过集成多个回归模型， 预测股票价格的走势。
THANKS
感谢观看
Boosting算法
总结词
通过将多个弱学习器组合成一个强学习器，Boosting算法能够提高模型的预测精度和 稳定性。
详细描述
Boosting算法是一种通过迭代地训练多个弱学习器并将其组合起来的方法。在每个迭 代步骤中，算法根据之前弱学习器的错误率来调整训练数据的权重，以便在后续迭代中 更好地学习。Boosting算法可以应用于分类、回归等多种机器学习任务，其中最为著
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集成学习
Bagging (bootstrap aggregation )
集成学习
2.组合时，如何选择学习器？ 考虑准确性和多样性 准确性指的是个体学习器不能太差，要有一定的准 确度； 多样性则是个体学习器之间的输出要具有差异性
集成学习
3.怎样组合弱分类器？
组合策略： （1）平均法 （2）投票法 （3）学习法
集成学习
（1）平均法 对于数值类的回归预测问题
思想：对于若干个弱学习器的输出进行平均得到最终 的预测输出。 •简单平均法 •加权平均法
1 T H（x） hi ( x) T i 1
H（x) wi hi ( x)
i 1
T
其中wi是个体学习器hi的权重，通常有wi≥0,
w
i 1
T
i
1
集成学习 （2）投票法 对于分类问题的预测 思想：多个基本分类器都进行分类预测，然后根据分 类结果用某种投票的原则进行投票表决，按照投票原 则使用不同投票法。 一票否决 、一致表决 、 少数服从多数 阈值表决：首先统计出把实例x划分为Ci和不划分为 Ci的分类器数目分别是多少，然后当这两者比例超过 某个阈值的时候把x划分到Ci。
集成学习
在概率近似正确（PAC）学习的框架中，一个概念（一个类）， 如果存在一个多项式的学习算法能够学习它， 如果正确率很高，那么就称这个概念是强可学习（strongly learnable）的。 如果正确率不高，仅仅比随即猜测略好，那么就称这个概 念是弱可学习（weakly learnable）的。
后来证明强可学习与弱可学习是等价的
解决的问题：
1.弱分类器之间是怎样的关系？ 2.组合时，如何选择学习器？ 3.怎样组合弱分类器？
集成学习
解决的问题 1. 弱分类器之间是怎样的关系？
第一种就是所有的个体学习器都是一个种类的，或 者说是同质的。 第二种是所有的个体学习器不全是一个种类的，或 者说是异质的。
Bootstrap方法是非常有用的一种统计学上的估计方法。 Bootst rap是对观测信息进行再抽样，进而对总体的分布特性进行统计 推断。Bootstrap是一种有放回的重复抽样方法，抽样策略就是 简单的随机抽样。
Bagging 扩展变体
随机森林（random forest 简称RF）
随机森林：决策树+bagging=随机森林
集成学习综 述
基本思想
简单平均 对于回归预 测（数值） 加权平均 基础分类器组 合策略
简单投票 对于分类预 测（类别） 加权投票 学习法
集成学习 Boosting
Adaboost
Adboost+决策树=提升树
决策树+Gradient Boosting=GBDT
集成学习方 法 Bagging 随机森林 （决策树） （决策树）
偏差刻画了学习算法本身的拟合能力 Boosting思想，对判断错误的样本不停的加大权重，为了更 好地拟合当前数据，所以降低了偏差，因此Boosting能基于 泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成。 boosting是把许多弱的分类器组合成一个强的分类器。 Bagging主要是降低方差 度量了同样大小的数据集的变动所导致的学习性能的变化。 刻画了数据扰动所造成的影响。 Bagging思想，随机选择部分样本来训练处理不同的模型， 再综合来减小防方差，因此它在不剪枝决策树、神经网络 等易受样本扰动的学习器上效果更明显。 bagging是对许多强（甚至过强）的分类器求平均
集成学习 （3）学习法 之前的方法都是对弱学习器的结果做平均或者投票， 相对比较简单，但是可能学习误差较大。 代表方法是Stacking 思想：不是对弱学习器的结果做简单的逻辑处理，而 是再加上一层学习器，分为2层。 第一层是用不同的算法形成T个弱分类器，同时产生 一个与原数据集大小相同的新数据集，利用这个新数 据集和一个新算法构成第二层的分类器。
ID3(信息增益) c4.5（信息增 益率） CART（基尼 系数）
Stacking 模型评价 方差&偏差
集成学习：简单直观的例子
对实例进行分类
对多个分类器的分类结果 进行某种组合来决定最终 的分类，以取得比单个分 类器更好的性能
※定义：集成学习是使用一系列学习器进行 学习，并使用某种规则把各个学习结果进行 整合从而获得比单个学习器更好的学习效果 的一种机器学习方法。 如果把单个分类器比作一个决策者的话，集 成学习的方法就相当于多个决策者共同进行 一项决策。
集成学习
集成学习
主要学习方法： 根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大 致可分为两类， • Boosting：个体学习器间存在强依赖关系，必须串 行生成的序列化方法； 串行：下一个分类器只在前一个分类器预测不够准 的实例上进行训练或检验。 • Bagging：个体学习器间不存在强依赖关系，可同 时生成的并行化方法。 并行：所有的弱分类器都给出各自的预测结果，通 过组合把这些预测结果转化为最终结果。
集成学习
ห้องสมุดไป่ตู้
Boosting
重赋权法：即在训练过程的每一轮中，根据样本分布为每一个 训练样本重新赋予一个权重。对无法接受带权样本的基学习算 法，则可以通过重采样法来处理，即在每一轮的学习中，根据 样本分布对训练集重新进行采样，在用重采样而来的样本集对 基学习器进行训练。
代表算法： Adboost 决策树+adboost=提升树 GBDT（Gradient BoostDecision Tree）梯度提升决策树 决策树+Gradient Boosting=GBDT
Bagging的策略： - 从样本集中用Bootstrap采样选出n个样本 - 在所有属性上，对这n个样本建立分类器（CART or SVM or ...） - 重复以上两步m次，i.e.build m个分类器（CART or SVM or ...） - 将数据放在这m个分类器上跑，最后vote看到底分到哪一类
集成学习
从偏差-方差分解的角度 偏差(bias) ：描述的是预测值的期望与真实值之间的差 距。偏差越大，越偏离真实数据，如下图第二行所示。 方差(variance) ：描述的是预测值的变化范围，离散程 度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分 布越分散，如下图右列所示。
集成学习
Boosting主要关注降低偏差
ID3(信息增益) c4.5（信息增 益率） CART（基尼 系数）
Stacking 模型评价 方差&偏差
集成学习综 述
基本思想
简单平均 对于回归预 测（数值） 加权平均 基础分类器组 合策略
简单投票 对于分类预 测（类别） 加权投票 学习法
集成学习 Boosting
Adaboost
Adboost+决策树=提升树
决策树+Gradient Boosting=GBDT
集成学习方 法 Bagging 随机森林 （决策树） （决策树）