13、学习算法：选择一致反应的策略

学习算法：选择一致反应的策略

在许多实际场景中，我们需要算法能够根据不同情况做出合适的选择，并且在一致性和适应性之间取得平衡。这里将介绍几种相关的学习算法，包括加权多数算法（WMA）、双专家算法（DEA）以及扩展双专家算法（EDEA），并对它们的性能、一致性和适应性进行分析。

1. 加权多数算法（WMA）

加权多数算法使用两个具有相反选择的“专家”。以下是该算法的具体步骤：

Algorithm 6.1 Weighted Majority Algorithm (using two “experts” with opposite selections)
1: Set ˜W1 = ˜W2 = 0.5
2: Choose selection a from argmax [˜W1, ˜W2]
3: if ˜W1 = ˜W2 then
4:    Choose a randomly from {1, 2} with equal probability
5: end if
6: if Error then
7:    ˜Wa = ˜Wa / 2
8: else if (Winnow) then
9:    ˜Wa = 2 * ˜Wa
10: end if

该算法的流程可以用以下 mermaid 流程图表示：

graph TD;
    A[初始化 ˜W1 = ˜W2 = 0.5] --> B[选择 a = argmax(˜W1, ˜W2)];
    B --> C{˜W1 = ˜W2?};