ensemblelearning的简单介绍

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英语单词课程怎么写

study

英 ['stʌdɪ]  美 ['stʌdi]

n. 学习，研究；课题；书房；学问

vt. 学习；考虑；攻读；细察

vi. 研究；用功

n. (Study)人名；(英)斯塔迪

短语

Cohort study 队列研究 ; 世代研究 ; 定群研究 ; 列研究

event study 事件研究法 ; 事件研究 ; 事件分析 ; 事项研究

study permit 学习许可 ; 学生签证 ; 学生许可 ; 学习许可证

扩展资料

同近义词

learning

英 ['lɜːnɪŋ]  美 ['lɝnɪŋ]

n. 学习；学问

v. 学习（learn的现在分词）

短语

ensemble learning 集成学习 ; 成学习 ; 围绕中心点的划分 ; 组合算法

Blended Learning 混合式学习 ; 混合学习 ; 混成学习 ; 混合式教学

Great Learning 大学 ; 杰出的教学 ; 大学习

例句

1、Listening, speaking, reading, then writing constitute the fundamental order in language learning.

听、说、读、写是学习语言的根本顺序。

2、And off they go into the next round of learning.

——就这样，学习者们开始了新一轮的学习过程。

3、They are learning our languages as well.

他们同时也在学习我们的语言。

随机森林是用来干嘛的

随机森林本质上属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning），是将许多棵决策树（Decision Tree）整合成森林并用来预测最终结果的方法。

随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。

随机森林的由来

上世纪八十年代Breiman等人发明分类树的算法（Breiman et al. 1984），通过反复二分数据进行分类或回归，计算量大大降低。2001年Breiman把分类树组合成随机森林（Breiman 2001a），即在变量（列）的使用和数据（行）的使用上进行随机化，生成很多分类树，再汇总分类树的结果。

随机森林在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度。随机森林对多元公线性不敏感，结果对缺失数据和非平衡的数据比较稳健，可以很好地预测多达几千个解释变量的作用（Breiman 2001b），被誉为当前最好的算法之一（Iverson et al. 2008）。

经典机器学习系列之【集成学习】

  中国有句老古话，叫“ 三个臭皮匠顶个诸葛亮 ”，说的是人多力量大，可也有句成语叫“ 乌合之众 ”。在机器学习中也有一类算法，将这两种思想融合起来，取其精华，它就是 集成学习 ，算法将不同的学习器融合在一起。

  在集成学习中，算法不要求每个学习器性能最好，但是期望它们对问题具有不同的看法，Good But Different (好而不同)。

  如果在分类问题上描述的话，所表示的就是具有不同的划分能力，对于一些样本学习器 能划分，对于另外一些样本，学习器 能划分。并不要求单个学习器对所有样本都具备划分能力。

  用专业一点的属于来说的话，就是不同的学习器具有不同的偏好模型，但是每一个都是弱监督模型，集成学习将多个弱监督模型组合，得到一个好的强监督模型。其思想是，不同的学习器之间相互地错误纠正，以达到最终准确率的提升。

  集成学习，其英文名称叫做( ensemble learning )，它通过将多个学习器集成在一起来达到学习的目的。主要是将有限的模型相互组合，其名称有时也会有不同的叫法，有时也会被称为多分类器系统( multi-classifier system )、委员会学习( committee learning )、Modular systems、classifier fusion、combination、aggregation等。这些概念相互之间互相联系，又有些许区别，对于概念的定义业界还没有达成共识。整个算法所表现出来的性能非常地强悍，许多高水平的竞赛(Knowledge Discovery and Data Mining、Kaggle)中都是首选。

  在机器学习，满足训练集的假设不一定在实际应用中有同样好的表现，这样学习算法选择哪个假设进行输出的时候就面临着一定的风险，把多个假设集成起来能够降低这种风险（这可以理解为通过集成使得各个假设和目标假设之间的误差得到一定程度的抵消）。

  在周志华西瓜书中通过Hoeffding不等式证明了， 随着集成中个体分类器数目的增大 ， 集成的错误率将指数级下降 ， 最终趋于零 。

  集成学习先产生一组“个体学习器”( individual learner )，再通过某种策略将其结合起来。依据每个个体学习器所采用的学习算法是否相同，可以分为 同质集成 和 异质集成 。

  集成学习器性能要好于单个个体学习器需要满足 好而不同 的两点要求：

  第一个条件相对来说比较容易实现，在当前问题下训练一个模型，结果比瞎猜的结果好就行了。 第二个条件是集成学习研究的核心问题 。每个个体学习器学习的都是同一个问题，所以个体学习器不可能做到完全相互独立。想想小时候，老师让你发表不同的观点，想想写论文的时候找创新点，人都很难做到这样一件事情，何况它只是一个小小的学习算法。

  想要在个体学习器足够好的前提下，增强其多样性，我们可以直观上来想象一下。整个的算法学习过程是从数据到模型再到输出。

   首先考虑输入 。如果每个学习器学习不同的样本，那么可以学习出相对来说不同的个体学习器。那么现在的问题就是怎么划分训练样本，你可以随机抽取，或者利用不同的属性子集训练出不同的个体学习器。

   其次考虑模型 ，如果基学习器的模型不一样，也能训练出不同的个体学习器。

   最后考虑输出 ，如果我们依据标签的特性来进行划分，也能得到不同的个体学习器。

  依据上述三点概念，主要有以下5种方法：

  从原始训练样本中产生不同的样本子集，然后利用不同的样本子集训练不同的个体学习器。如 Bagging 中使用的 自助采样 ， Boosting 中使用的 序列采样 。

  这种训练样本扰动的方法简单高效，但 只对不稳定的基学习器有效 ，像 决策树 、 神经网络 等；对于稳定的基学习器，如线性学习器、支持向量机、朴素贝叶斯、K-NN等，就效果不明显，产生这个问题的原因就是因为稳定的基学习器，“变通能力”并不是很强。

  说到Bagging和Boosting，这里详细介绍一下这两种经典的方法：集成学习分为个体学习其之间存在强以来关系、必须 串行生成的序列化方法-Boosting 和不存在强依赖关系， 可同时生成并行化方法-Bagging 。

  具体的实现方法是：首先给每一个训练 样例赋予相同的权重 ，然后训练第一个基本分类器并用它来对训练集进行测试， 对于那些分类错误的测试样例提高其权重 （实际算法中是降低分类正确的样例的权重）， 然后用调整后的带权训练集训练第二个基本分类器 ，然后重复这个过程直到最后得到一个足够好的学习器。

  Boosting中最著名算法是1997年Yoav Freund所提出的AdaBoost（Adaptive Boosting）方法。下图是AdaBoost论文Bing学术搜索结果：

  本文以周志华西瓜书推导过程为例，以“ 加性模型 ”（additive model）进行解析：

  将基学习器 线性组合，则基学习器的线性组合表示为如下 形式：

  定义整个学习器的损失函数为指数损失函数( exponential loss function )，期望指数损失函数最小化：

  其中 是真实函数， ， 表示样本的权值分布(对于错误的样本权重要高一点，正确的样本权重要低一点，所有的样本组合起来就相当于有一个分布)。

  若基学习器的线性组合 能够使得指数损失函数最小化，一般的做法就是求偏导数，令其等于零，求解。由于 取值只有两种，所以其求偏导数之后的结果如下所示：

  令其偏导数为0，解得：

  有：

  这意味着若指数损失函数最小化，则分类错误率也将最小化。说明指数损失函数是原任务的替代函数，但由于其连续可微，所以用它替代 0/1 损失函数作为优化目标。上面这么多就是说接下来用这个连续的指数损失函数做进一步的处理。

  在AdaBoost算法中，第一个基分类器 通过直接将基学习算法用于初始数据分布而得到；之后的 和 是通过迭代生成得到的。当基分类器 基于分布 产生之后，基分类器的权重 应该使得 最小化指数损失函数，只有 在判断错误的基分类器给予较小权值，判断正确的基分类器给予较大权值，才能使得 具有较准确的判断，从而最小化指数损失函数

  其中 ，其实就是误判率。为了求得基分类器的权重，对其求导：

  再令导数为0，可得：

  到这里相当于自适应做完了，在这里，AdaBoost自适应的思想采取的是加权多数表决的方法，上述公式体现出来的就是加大分类器误差率小的弱分类器的权值，使其在表决中起较大作用。误差率较大的则相反。

  现在要回到Boost的原理中对样本的处理，在改变这个样本的权值，或者说概率分布的时候，我们要实现的直观想法是： 提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权值 ， 降低那些被正确分类的样本的权值 。接下来我们去把这个公式证出来：

   这里通过基学习器开始证明，看基学习器在什么样本分布下能够学出来最小化分类误差。

   AdaBoost 在得到 之后，调整样本分布，使得 能学出来之前的基学习器无法学习到的东西，能纠正 的一些错误，那这个 就能够最小化：

  注意到 ，上式可使用 的泰勒展开式近似为如下公式：

   于是理想的基学习器：

   注意到 是一个常数。令 表示一个分布：

   依据数学期望的定义，等价于令:

   由 ， ， ，有：

   则理想的基学习器：

  由此可见，理想的 将在分布 下最小化分类误差。 和 的关系有：

  上述公式就是下图AdaBoost的第7步更新公式，整个的AdaBoost算法如下图所示：

  AdaBoost 算法第五行检查当前基分类器是否比随机猜测好，一旦不满足条件，当前基学习器即被抛弃，且学习过程停止。在这个请款下就有可能导致集成中包含基学习器数量过少，导致整体性能不佳。采用“重采样法”（re-sampling）来处理，即在每一轮学习中，根据样本分布对训练集重新采样，再用重采样而得到的样本集对基学习器进行训练，则可获得重启动。

  是并行式集成学习方法著名代表，基于自助采样法( bootstrap sampling )，给定包含 个样本的数据集，有放回随机采样，经过 次得到含有 个样本的采样集，这样的采样，初始训练集中约有 的样本出现在采样集中。

  照这样采样出 个含 个训练样本的采样集，然后基于每个采样集训练一个基学习器，再将这些基学习器进行结合。在预测输出时，Bagging通常对分类任务使用 简单投票法 。对回归任务使用 简单平均法 。

  上图中 表示自助采样产生的样本分布。

  输入属性扰动通常是从初始属性集中抽取出若干个属性子集，然后利用不同的属性子集训练出不同的个体学习器。比如有：

   RF 在以 决策树 为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入随机属性。传统决策树在选择划分属性时是在当前结点的属性集合中选择一个最优属性；而在RF中，对基决策树的每个结点， 先从该结点的属性集合中随机选择一个包含 个属性的子集 ， 然后再从这个子集中选择一个最优属性用于划分 。

  随机森林中基学习器多样性不仅来自样本扰动，还来自属性扰动，使得最终集成的泛化性能可通过个体学习器之间差异度的增加而进一步提升。

  但这类输入属性扰动的方法只对大量冗余属性的数据集有效，但若数据集只包含少量属性，或者冗余属性很少，则不宜使用。随机森林由于起始引入了属性扰动，性能会比Bagging差一点，但随着个体数量增多，随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。

  算法参数扰动指的是通过随机设置不同的参数来训练差别较大的个体学习器。如下图所示的神经网络的隐层神经元数、初始连接权值等不同。

  此类方法对参数较多的算法有效，对参数较少的算法，可通过将其学习过程中某些环节用其他类似方法代替？从而达到扰动的目的。这可能也是发论文的一个点吧，自己以后可能也不咋用这个算法，就不去做算法调研了。

  输出标记扰动是对训练样本的类别标记稍作变动，将原来的多分类问题随机转化 多个二分类问题 来训练基学习器。经典的一个算法就是纠错输出编码法（Error-Correcting Output Codes，ECOC）

  将每个类别对应一个长度为n的二进制位串（称为码字），共形成m个码字，这些码字的同一位描述了一个二值函数。学习结束后获得n个二分器，在分类阶段，每个二分器对输入样本产生的输出形成输出向量，然后由决策规则判定输入样本的类别。

  这类方法对类数足够多的数据集有效，但若数据集包含的类数较少，则不宜使用。

  混合扰动在同一个集成算法中同时使用上述多种扰动方法。比如随机森林就同时使用了训练样本扰动和输入属性扰动。

  上文五点讨论的是如何产生好而不同的个体学习器。那产生了好而不同的个体学习器之后，我们如何结合这些策略？主要有 平均法 和常见的 投票法 (voting)，具体包括：

  简单地将输出结果平均一下

  乘以权值系数将其加起来。

  即若某标记得票过半数，则分类为该标记，否则拒绝分类。

  分类为得票最多的标记，若同时有多个标记获最高票，则从中随机选取一个。

  给每个个体学习器预测的类标记赋一个权值，分类为权值最大的标记。这里的权值通常为该个体学习器的分类置信度（类成员概率）。

study怎么读音

一、study读音是

英 /ˈstʌdi/    美 /ˈstʌdi/

二、study意思是

1、n.学习;研究;功课;课业;学业;用于某些学科名称

2、v.学习;攻读;审视;端详;细看;研究;调查

三、例句：

1、The writer isolated himself in his study.

那位作家把自己关在书房里。

2.This is outside the range of our study.

这不属于我们研究的范围。

扩展资料：

study近义词是learning

learning

英 /ˈlɜːnɪŋ/     美 /ˈlɜːrnɪŋ/

1、n. 学习；学问

2、v. 学习（learn的现在分词）

短语

1、learning 学习学问知识学会

2、ensemble learning 集成学习围绕中心点的划分组合算法

3、Blended Learning 混合式学习混合学习混成学习

4、Great Learning 大学杰出的教学大学习

5、Language learning语言学习语言学得语言学习导航语言进修

learn的短语

learn的短语:

1、learn about了解，得知

2、LEARN ENGLISH学习英语

3、learn of听到，获悉

4、Learn skill学习技能

5、Learn Swimming学游泳

6、Learn more了解更多

7、Learn how怎么学

例句：

1、He should learn how to conduct a meeting.

他应当学习如何主持会议。

2、We should learn from experienced teachers.

我们应该向有经验的教师学习。

扩展资料

learn的现在分词：learning

读法：英 ['lɜːnɪŋ] 美 ['lɝnɪŋ]

释义：

1、n. 学习；学问

2、v. 学习（learn的现在分词）

短语：

1、ensemble learning集成学习

2、Blended Learning混合式学习

3、Great Learning大学习

4、Language learning语言学习

5、Mobile learning移动学习

learn的短语有哪些

一、learn的短语有

1、learn about 了解；学习

2、learn by oneself 自学

3、learn of 听说，听到；获悉

4、learn to do 做事；学会做某事；学习做…

5、learn how to learn 学习如何学习

6、learn by heart 记住

7、learn a lesson 受到教训

二、词汇分析

learn

英 [lɜːn]

vt. 学习；得知；认识到

vi. 学习；获悉

三、例句

1、You have to learn to face your problem.

你得学会面对自己的问题。

2、I am convinced that he has learned from his mistakes.

我确信他已经从错误中吸取了教训。

扩展资料

近义词有 to study , linken，learn about。

一、to study

学习

1、His wish to study music has come true at last.

他学习音乐的愿望这回算实现了。

2、Children need an impetus to study.

儿童学习需要动力。

二、learn about

了解

1、Do What Others Do: Learn about other businesses that interest you.

做别人会做的事：学习一些你感兴趣的别的行业的事。

2、Finally, you learn about performance techniques, and how to enable and use them.

最后，您将学习性能技术，并了解如何启用和使用它们。

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