17、机器学习算法：从基础概念到高级应用

机器学习算法：从基础概念到高级应用

1. 引言

在机器学习领域，有众多算法和技术，这些算法和技术为解决各种复杂问题提供了强大的工具。本文将介绍一些重要的机器学习概念和算法，包括图模型、提升算法、自助采样、底部子句、盈亏平衡点、候选消除算法、级联相关算法及其变体等。

2. 图模型与条件随机场

2.1 图模型

得到的图模型形成一个无向玻尔兹曼机，但较低层形成一个有向无环图，具有从较高层到较低层的有向连接。

2.2 条件随机场

条件随机场可以看作是高阶条件玻尔兹曼机的简化版本，其中隐藏单元已被消除。这使得学习问题成为凸问题，但消除了学习新特征的能力。

3. 提升算法与自助采样

3.1 提升算法

提升算法是一类集成学习方法。提升框架是对一个问题的解答，即两个复杂度类别的学习问题（强可学习和弱可学习）是否等价。该框架通过构造证明答案是肯定的，它们是等价的。该框架允许一个仅比随机猜测略好的“弱”模型被提升为任意准确的强模型。Adaboost 是提升家族中最著名和成功的算法，不过也存在许多针对特定任务的变体，如成本敏感和噪声容忍版本。

3.2 自助采样

自助采样是一种从单个数据集中创建数据集分布的过程。它用于集成学习算法 Bagging 中，也可用于算法评估，以创建训练集分布，从而估计算法的属性。

4. 底部子句与盈亏平衡点

4.1 底部子句

底部子句是归纳逻辑编程领域的一个概念。当从蕴含关系进行学习时，它用于指代覆盖特定示例的最具体假设。当从蕴