机器学习(八) 本文(3万字) | 集成学习(ensemble learning) |

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分类专栏： 人工智能（机器学习-深度学习-目标检测） 文章标签： 机器学习 集成学习 人工智能 ensemble 深度学习 YOLO
于 2024-01-01 07:19:15 首次发布
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  1. 经典机器学习系列之【集成学习】 - 知乎 (zhihu.com)
  2. (46条消息) 集成学习(ensemble learning)原理详解_Soyoger的博客-优快云博客
  3. (46条消息) 集成学习-Bagging原理与实现 西瓜书_西瓜书bagging_BIT_666的博客-优快云博客
  4. [AdaBoost模型及案例（Python）_QYiRen的博客-优快云博客](https://blog.youkuaiyun.com/qq_42433311/article/details/124403452#:~:text=AdaBoost算法（Adaptive Boosting） 是一种有效而实用的Boosting算法，它以一种高度自适应的方式按顺序训练弱学习器。,针对分类问题，AdaBoost算法根据前一次的分类效果调整数据的权重，在上一个弱学习器中 分类错误的样本的权重会在下一个弱学习器中增加，分类正确的样本的权重则相应减少 ，并且在每一轮迭代时会向模型加入一个新的弱学习器。 不断重复调整权重和训练弱学习器，直到
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《人工智能-机器学习-深度学习-目标检测》专栏目录 & Python与PyTorch | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 |
专注于人工智能学习，总结
09-08 1526
走进神经网络 | 深度神经网络DNN | 卷积神经网络CNN | 区域卷积神经网络RNN | 目标检测 | 经典网络模型二十余种(LeNet-5 | AlexNet | ZFNet | VGGNet | GoogLeNet | ResNet | DenseNet | SeNet | MobileNet | ShuffleNet | RepVGG | MobileOne | FasterNet | R-CNN | SPPNet | Fast RNN | Faster RNN | R-FCN | SSD )
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人工智能专栏》 Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程。6. Python与PyTorch。5. YOLOv8及其改进。2. 深度学习与目标检测。4. YOLOv5改进。
一种迁移学习和元学习的集成模型
migue_math
01-01 3228
导言 本文提出了一种将迁移学习和元学习结合在一起的训练方法。本文是论文A Meta-Learning Approach for Custom Model Training的笔记 介绍 传统上我们需要很多的训练数据才能训练出一个好的模型。但是在很多任务上，如：自动驾驶，无人机等，我们就需要快速地应对一些未见过的情形。 迁移学习通过在其他数据集上的大量训练，然后将其训练出的模型复制到目标任务上，最后在...
集成学习
X优快云J2713的博客
08-10 263
总结下bagging算法和boosting算法： bagging ：基学习器是平行关系，不相互影响，最终将基学习器获得结果：若是分类则投票表决，若是回归则平均 boosting: 基学习器是由依赖关系，前一个基学习器的训练结果“指导”下一个基学习器，当然了不同的boosting算法指导策略是不一样的，然后获得分类或者回归的结果。 stacking和blending ...
第八章 集成学习
专注于人工智能学习，总结
10-06 1070
弱分类器(weak learner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(error rate < 0.5)，常见的弱学习器包括决策树、朴素贝叶斯分类器、支持向量机等**预测准确率较低：**弱学习器的预测结果可能比随机猜测稍好一些，但通常不能达到高准确率**可用于组合：**虽然单个弱学习器的预测能力有限，但可以通过组合多个弱学习器来提高整体预测准确率**训练速度较快：**弱学习器通常具有较简单的结构和较少的参数，因此训练速度较快强学习器（Strong Learner）是指在机器学习中，具有。
机器学习-集成学习
qq_42814530的博客
12-06 522
集成学习 集成思想 Bagging 随机深林(RF) Boosting 代表算法 Adaboost GBDT（Greadient boosting decision tree） 代表实现： XGBoost LightGBM CatBoost Stacking Blending 集成学习概述： 通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统(multi-classifier system)。集成学习可以用于分类问题集成，回归问题集成，特征选取集成，异常点检测集
机器学习之集成学习
python_water的博客
05-05 577
机器学习之集成学习 集成学习 基本概念 ​ 集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。 ​ 集成学习模型的输出代表模型的输出结果。 ​ 集成学习的一般结构为：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来。集成中只包含同种类型的个体学习器，称为同质，当中的个体学习器亦称为“基学习器”，相应的算法称为“基学习算法”。集成中包含不同类型的个体学习器，称为“异质”，当中的个体学习
机器学习从零到入门 集成学习
UK - UofL HW - SDE
10-31 1389
集成学习，集成学习的具体步骤，集成方法：Bagging及相关模型：Bagging和Random Forest；Boosting及相关模型：Boosting、Adaboost、GBDT、 机器学习神器：XGBoost，lightGBM，CatBoost
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专注于人工智能学习，总结
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因果推断（三）：causalml的使用（1）_元学习器的使用
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Y1n的博客
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元学习器是利用一些现成的机器学习方法来进行因果推断的方法。也是相对来说最简单的进行因果推断的模型，在econml和causalml都有实现，调用也相对比较方便。
自动学习—元学习入门
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深度学习—元学习入门 1. 学习过程和元学习引入 1.1. 什么是学习？ 首先，我们来介绍一般模型的“学习”过程，这里我们以一个简单的文本分类作为例子，假设数据集中的文本可以分为好评文本和差评文本。那么，整个模型运行过程如下： 这里，我们不强调前向传播过程，这里我们来看反向传播，在反向传播过程中，由于我们之前设定的误差函数是一个可微函数，也就是说我们可以通过反向传播梯度的方式来对文本分类模型中的参数进行调节，这种调节的目的是为了能够在下一轮前向传播的过程中，能够减小预测结果和真实结果之间的误差。在反向传播
03_集成学习（Ensemble Learning）里的堆叠（Stacking）
oyww710的博客
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集成学习（Ensemble Learning）里的堆叠 堆叠是我们将要学习的第二种集成学习技术。与投票一起，它属于非生成方法类，因为它们都使用经过单独训练的分类器作为基础学习器。元学习是广义的机器学习术语。它具有多种含义，但通常需要将元数据用于特定问题才能解决。它的应用范围从更有效地解决问题到设计全新的学习算法，这是一个正在发展的研究领域。堆叠是元学习的一种形式。主要思想是，我们使用基础学习器来生成问题数据集的元数据，然后使用另一个称为元学习器的学习器来处理元数据。基础学习器被认为是0级学习器，而元学习器被
基学习器学习笔记
m0_72410588的博客
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本文介绍了几种常见的基学习器，包括决策树、神经网络、支持向量机等。在集成学习中，选择合适的基学习器对于提高集成模型的表现非常重要。
因果推断阶段系列23[阶段2-5]----元学习器 meta-learners
爱数据爱统计
06-26 684
简要回顾一下，前几节介绍了处理效应异质性，即确定不同个体对处理的反应方式。τxEYi​1−Yi​0∣XEτi​∣X若在连续情况下则为EδYi​t∣X。换句话说，即了解个体对处理的敏感程度。这在我们无法对所有人进行处理并需要对处理进行优先级排序的情况下非常有用，例如当您想要提供折扣但预算有限时。之前，我们看到了如何转换结果变量Y，以便将其插入预测模型并获得条件平均处理效应（CATE）估计。目标转换会增加方差。
机器学习---集成学习报告
qq_25368751的博客
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常见的结合策略包括投票法（Majority Voting，用于分类任务）、平均法（Averaging，用于回归任务）和加权法（Weighted Voting/Averaging，根据基学习器的性能分配权重）。（Stacked Generalization）：训练多个基学习器，然后使用一个新的学习器（称为元学习器或次级学习器）将基学习器的输出作为输入进行训练。最终预测结果通过投票（分类任务）或平均（回归任务）得到。训练集： (1, 2, A), (2, 4, A), (3, 1, B), (3, 3, B)
机器学习(十一)——集成学习
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12-07 6379
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。根据个体学习器的生成方式，目前集成学习的方法大致分为两类，即个体学习器之间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法；另一类就是个体学习器之间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法。前者的代表是Boosting，后者的代表室Bagging和随机森林。 集成学习中的几个概念 1、个体学习器：集成学习的一般结构都是先产生一组个体学习器（individual learner），在用某种策略将他们结合起来，个体学习器通常由一.
深度学习应用篇-元学习[13]：元学习概念、学习期、工作原理、模型分类等
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06-14 3110
元学习 (Meta-Learning) 通常被理解为“学会学习 (Learning-to-Learn)”，指的是在多个学习阶段改进学习算法的过程。在基础学习过程中，内部（或下层/基础）学习算法解决由数据集和目标定义的任务。在元学习过程中，外部（或上层/元）算法更新内部学习算法，使其学习的模型改进外部目标。因此，元学习的核心想法是学习一个先验知识 (prior)。
什么是元学习 (Meta Learning)
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目录元学习（Meta Learning）元学习介绍元学习目的元学习流程 元学习（Meta Learning） 元学习介绍 元学习希望使得模型获取调整超参数的能力，使其可以在获取已有知识的基础上快速学习新的任务。 元学习目的 元学习和机器学习的区别在于：机器学习是先人为调参，之后直接训练特定任务下深度模型。元学习则是先通过其它的任务训练出一个较好的超参数，然后再对特定任务进行训练。 这些超参数可以是初始化参数、选择优化器、定义损失函数、梯度下降更新参数等。 元学习流程 在机器学习中，训练单位是样本数据，通
还不会元学习？看这篇文章
小菜鸡
01-17 3389
本文从元学习的介绍， 基于度量的方法，基于网络结构的方法，基于优化的方法记录meta learning的学习过程.来源于李宏毅老师meta learning的three parts， Lilian的博客， 以及与memory work 相关的资料。相关的reference将会放在文章最后。
集成学习(Ensemble Learning)——从Bagging到Boosting
"该PDF文件主要讲解了集成学习(Ensemble Learning)的概念、动机和一些典型算法，包括bagging、Boosting以及它们的特定实现——随机森林(Random Forest)和AdaBoost。集成学习通过结合多个模型来提升单一模型的性能，...
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