【西瓜书】——第八章 集成学习

最新推荐文章于 2023-07-23 11:48:43 发布
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博客围绕西瓜书第八章集成学习展开，虽未给出具体内容，但可知聚焦于集成学习这一信息技术领域的重要知识。集成学习在数据分析、机器学习等方面有广泛应用。
周志华机器学习西瓜书 第八章 集成学习-学习笔记(超详细)
Sodas的博客
03-01 461
举个例子：假如集成学习器有9个个体，求的是集成学习错误率，即预测失败的概率。即在训练过程中每一轮中，根据样本分布为每个训练样本重新赋予一个权重，对无法接收带权样本的基学习算法，则可通过“重采样法”来处理，即在每一轮学习中，根据样本分布对训练集重新进行采样，再用重采样而得的样本集对基学习器进行训练。随机森林的训练效率常优于Bagging，因此在个体决策树的构建过程中，Bagging使用的是“确定型”决策树，在选择划分属性时要对结点所有的属性进行考察，而随机森林使用的“随机型”决策树则只需考察一个属性子集。
西瓜书课后题——第八章（集成学习）
qq_37691909的博客
03-25 8728
8.1 证明式（8.3） 公式编辑起来比较麻烦，直接手写拍一个图片给出详细的证明过程。 8.2 证明： 首先，要知道0/1损失函数的一致替代函数的含义。因为0/1损失非凸、非连续，数学性质不好，为了便于计算求解，人们用一些数学性质比较好的函数来替代0/1损失函数。常用的替代函数有指数函数、对数函数、hinge函数。 可参见西瓜书130页的内容。 0/1损失函数原型如下： ...
《西瓜书》集成学习
weixin_45366750的博客
07-18 458
《西瓜书》集成学习总结 一、认识集成学习 1.集成怎样被个体影响？ 个体分类器的数目越多，集成的错误率越低 2.目标： 找到尽可能多的“好而不同”的个体学习器 二、集成学习的类型 1.Boosting（强依赖） 【以AdaBoost为例】 （1）思路： 迭代计算损失函数，每一步都更新权重和样本分布，最终最小化指数损失函数。 （2）侧重点： 降低偏差。 2.Bagging&Random Forest（非强依赖） （1）思路： 自助采样（bootstrap sampling），基于每个采样集训练出一个学
机器学习入门-西瓜书总结笔记第八章
weixin_45867990的博客
04-08 1164
西瓜书第八章-集成学习一、个体与集成二、Boosting三、Bagging与随机森林1.Bagging2.随机森林四、结合策略1.平均法2.投票法3.学习法五、多样性1.误差-分歧分解2.多样性度量3.多样性增强总结 一、个体与集成 集成学习（ensemble learning） 通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时称为 多分类器系统（multi-classifier system）、基于委员会的学习（committee-based learning） 图中显示出集成学习的一般结构：先产生一组
【西瓜书学习笔记】第8章：集成学习
HandSome Girl
10-25 778
课程前言： Hoeffding不等式： 是关于一组随机变量均值的概率不等式，如果为一组独立同分布的参数为p的伯努利分布随机变量，n为随机变量的个数 对任意Hoeffding 不等式可以表示为：   泰勒展开式： 当x0 = 0 时： 麦克劳林级数：   残差： 指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差，利用残差所提供的信息，来考察模型假设的合理性及数据的可靠性称为...
西瓜书第八章 集成学习
qq_44049627的博客
04-27 712
集成学习 1、个体与集成 “三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，集成学习通过集合多个个体学习器的结果来提升预测结果的准确性以及泛化能力。 “君子和而不同”个体学习器需要比随机猜想要强一些，个体学习器的预测结果也要具有一定的多样性。 样本a 样本b 样本c 样本a 样本b 样本c 样本a 样本b 样本c 学习器1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 学习器2 1 0 1 0 1 0 1 1 0 学习器3 0 1 1 0 0 1 1 1 0 集成结果 1 1 1 0 0 0
《西瓜书》第八章 集成学习 笔记
u013307195的博客
07-07 540
《西瓜书》第八章 集成学习 笔记
西瓜书学习笔记——第八章：集成学习
Andrewings
06-27 2480
8.集成学习8.1 个体与集成8.2 Boosting 8.1 个体与集成 8.2 Boosting Boosting工作机制如下图所示： 其中各个基学习器的对应权重由其误差计算确定，基学习器误差大的则对应的权重小，误差小的则对应权重大 ...
周志华西瓜书《机器学习》习题提示——第8章
qiy_icbc的博客
07-23 1136
周志华西瓜书《机器学习》习题提示——第8章
西瓜书读书笔记——第七章：贝叶斯分类器
Andrewings
06-13 2620
第七章：贝叶斯分类器7.1 贝叶斯决策论条件风险7.2 极大似然估计 首先介绍一下贝叶斯公式： 实际上，分母为全概率公式，分子为联合概率。在机器学习中，更常见的形式为 P(B∣A)=P(A∣B)P(B)P(A)P(B|A)=\dfrac{P(A|B)P(B)}{P(A)}P(B∣A)=P(A)P(A∣B)P(B)​ 贝叶斯公式的作用在于将P(B|A)的估计转化为估计P(A|B)和P(B) 7.1...
《西瓜书》-8.集成学习
ruoqi23的博客
07-31 763
8.集成学习 8.1.个体与集成 集成学习（ensemble learning）指的是将多个学习器进行有效地结合，组建一个“学习器委员会”，其中每个学习器担任委员会成员并行使投票表决权，使得委员会最后的决定更能够四方造福普度众生，即其泛化性能要能优于其中任何一个学习器。实际上，就是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的道理。 在上图的集成模型中，若个体学习器都属于同一类别，例如都是决策树或都是神经网络，则称该集成为同质的（homogeneous）;若个体学习器包含多种类型的学习算法，例如既有决策树又有神.
西瓜书第八章学习笔记
UEVOLIshy的博客
06-26 471
文章目录1 知识脉络2 内容补充8.1节补充8.2节补充 1 知识脉络 2 内容补充 8.1节补充 集成学习中个体学习器泛化误差率要小于50%且要有“多样性”。 集成学习核心：如何产生并结合“好而不同”的学习器是研究核心。 8.2节补充 ...
西瓜书笔记8: 集成学习
越开源越幸运
07-23 1686
8.1 个体与集成 集成错误率 错误率推导 8.2 Boosting AdaBoost算法 AdaBoost公式推导 数据分布实施方法 集成规模-性能关系 8.3 Bagging与随机森林 8.3.1 Bagging 8.3.2 随机森林 8.4 结合策略 8.4.1 平均法 8.4.2 投票法 8.4.3 学习法 8.5 多样性 8.5.1 误差-分歧分解 集成的分歧 误差-分歧分解 8.5.2 多样性度量 8.5.3 多样性增强
第8章 集成学习
williananjhon的博客
07-09 284
第8章 集成学习 8.1 个体与集成 集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时候也被称为多分类器系统(multi-classifier system) 个体学习器通常由一个现有的学习算法从训练数据产生。 集成中只包含同种类型的个体学习器，这样的集成是同质。同质集成中的个体学习器亦称为基学习器(base learner)，相应的学习算法亦称为基学习算...
西瓜书阅读之集成学习
weixin_42196203的博客
12-17 331
集成学习 通过构建并且合并多个学习器来完成学习任务，有时也称为多分类系统。 个体学习器有两种选择，一种是同质的（如都是决策树类型），另一种都是异质的。 然后需要判断个体学习器之间是否存在强依赖关系 强依赖关系：boosting算法，对于每一个基学习器采用无放回抽样（不允许数据集重复） 若依赖关系：bagging算法，对于每一个基学习器进行有放回抽样（即允许数据集重复） ...
第八章 集成学习
yk40809的博客
07-28 742
第八章 集成学习 1．谈谈集成学习的概念和思想。   集成学习（ensemble learning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务. 下图显示出集成学习的一般结构：先产生一组“个体学习器”（individual learner），再用某种策略将它们结合起来.   个体学习器通常由一个现有的学习算法从训练数据产生。   例如C4.5决策树算法、BP神经网络算法等，此时集成中只包含同种类型的...
集成学习（西瓜书学习）
CICI❤️的博客
10-06 292
算法是死的，思想才是活的！ 集成学习 集成学习（ensemble learning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。 要获得好的集成，个体学习器应该“好而不同” 集成学习分类： 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：Boosting 个体学习器间不存在强依赖关系，可以同时生成的并行化方法：Bagging、随机森林（Random Forest） Boosting 工作机制：先...
西瓜书笔记04：集成学习
qq_33476409的博客
08-16 236
集成学习 集成学习分为两大类： - 代表：boosting，个体学习器间存在强依赖，串行生成序列化方法。 - 代表：bagging，个体学习器间不存在强依赖，同时生成的并行化方法。 Boosting 先从训练集训练基学习器，根据基学习器的表现对训练样本进行调整，使先前基学习器做错的训练样本在后续受到更多关注，调整后的样本分布训练下一个基学习器，最终将基学习器加权结合。 代表是Ada...
《机器学习》-周志华 第八章：集成学习 读书笔记
虎哥的铲屎员
06-13 1252
文章目录1.Boosting1.1最有名的算法AdaBoost1.2 Boosting注意2.Bagging和随机森林2.1Bagging自助采样法(bootstrap)oob(out of bag)2.2随机森林（Random Forest,RF）3.学习器结合策略3.1学习器结合的好处3.2 结合的策略4.多样性多样性的增强 集成算法目的：根据某个算法策略组和多个基础模型，从而提高模型的泛化...
西瓜书8章集成学习习题8.7
最新发布
07-12
西瓜书（也称为《统计学习方法》）的第八章确实讨论了集成学习，而习题8.7通常涉及如何构建和理解集成模型，比如随机森林（Random Forest）或梯度提升机（Gradient Boosting）。这类题目可能会让你设计一个简单的...
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