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集成学习相关知识总结

机器学习

需积分: 14 18 下载量 151 浏览量 2018-10-18 11:12:52 上传评论收藏 567KB PPTX 举报

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机器学习，对集成学习相关的知识整理后形成的ppt。包括相应的结构图。

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集成学习

集成学习综

述

基本思想

基础分类器组

合策略

对于回归

预测（数

值）

简单平均

加权平均

对于分类预

测（类别）

简单投票

加权投票

学习法

集成学习方

法

Boosting

Adaboost Adboost+ 决策树 = 提升树

决策树 +Gradient Boosting=GBDT

Bagging

随机森林

（决策树）

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

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

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