29、机器学习与深度学习基础：从集成学习到神经网络

最新推荐文章于 2025-11-24 11:51:29 发布
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分类专栏： 深度学习的视觉之旅 文章标签： 机器学习 深度学习 集成学习
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机器学习与深度学习基础：从集成学习到神经网络

1. 集成学习与提升方法

在机器学习领域，集成学习是一种强大的技术，它将多个多样化的学习者组合在一起。其核心思想是收集多个相似类型但在不同数据上训练的学习者，让它们对输入进行评估，然后通过投票的方式确定输入的类别，得票最多的类别即为该输入的分类结果。这种方法的优势在于，单个学习者可能存在的错误可以通过其他学习者的共识投票来消除。

提升方法是集成学习的一种，它利用多个弱学习者组成一个强大的学习者。不过，需要注意的是，提升方法并非能改善所有分类算法。提升理论主要适用于二元分类问题，这也是它在决策树分类器中如此受欢迎且成功的部分原因。例如，图12 - 7和图12 - 13可视为决策树桩，因为它们只进行一次测试：样本是否在箭头所指直线的一侧。

2. 神经网络基础

深度学习算法基于构建相互连接的计算单元网络，其中基本单元是人工神经元，通常简称为神经元。人工神经元的灵感来源于人类神经元，人类神经元是构成大脑和中枢神经系统的神经细胞，在很大程度上决定了我们的认知能力。

2.1 真实神经元

在生物学中，神经元是分布在人体各处的各种复杂细胞。这些细胞结构和行为相似，但专门用于执行不同的任务。神经元通过化学、物理、电、时间、距离等多种方式进行信息处理和相互通信。

神经元接收的一种信息形式是神经递质，它们会暂时附着在神经元的受体位点上。这些结合在受体位点上的化学物质会引发电信号传入神经元体内，这些电信号有正有负。在短时间内到达神经元体的所有电信号会被相加，然后与一个阈值进行比较。如果总和超过阈值，就会沿着轴突发送一个新信号，促使特定数量的神经递质释放到环境中，这些分子再

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