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機(jī)器學(xué)習(xí)中集成學(xué)習(xí)指什么？
2020-05-21
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集成學(xué)習(xí)本身不是一個(gè)單獨(dú)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，是通過建立一組獨(dú)立的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，構(gòu)建并結(jié)合多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)器來完成學(xué)習(xí)任務(wù)，以達(dá)到減小方差（bagging）、偏差（boosting）或改進(jìn)預(yù)測(cè)（stacking）的效果。

機(jī)器學(xué)習(xí)中集成學(xué)習(xí)，利用多個(gè)模型的預(yù)測(cè)組合，來對(duì)類標(biāo)簽進(jìn)行預(yù)測(cè)。這種策略組合可以減少總誤差，包括減少方差和偏差，或者提高單個(gè)模型的性能，也就是我們常說的“博采眾長(zhǎng)”。

集成學(xué)習(xí)可以用于分類問題集成，回歸問題集成，特征選取集成，異常點(diǎn)檢測(cè)集成等等，可以說所有的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域都可以看到集成學(xué)習(xí)的身影。本文就對(duì)集成學(xué)習(xí)方法進(jìn)行簡(jiǎn)單的總結(jié)和概述。

集成學(xué)習(xí)有兩個(gè)主要的問題需要解決，第一是如何得到若干個(gè)個(gè)體學(xué)習(xí)器，第二是如何選擇一種結(jié)合策略，將這些個(gè)體學(xué)習(xí)器集合成一個(gè)強(qiáng)學(xué)習(xí)器。

在機(jī)器學(xué)習(xí)的有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法中，我們的目標(biāo)是學(xué)習(xí)出一個(gè)穩(wěn)定的且在各個(gè)方面表現(xiàn)都較好的模型，但實(shí)際情況往往不這么理想，有時(shí)我們只能得到多個(gè)有偏好的模型（弱監(jiān)督模型，在某些方面表現(xiàn)的比較好）。

集成學(xué)習(xí)就是組合這里的多個(gè)弱監(jiān)督模型以期得到一個(gè)更好更全面的強(qiáng)監(jiān)督模型，集成學(xué)習(xí)潛在的思想是即便某一個(gè)弱分類器得到了錯(cuò)誤的預(yù)測(cè)，其他的弱分類器也可以將錯(cuò)誤糾正回來。

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