集成学习

TensorFlow 是相对高阶的机器学习库，用户可以方便地用它设计神经网络结构，而不必为了追求高效率的实现亲自写 C++或 CUDA 代码。它和 Theano 一样都支持自动求导，用户不需要再通过反向传播求解梯度。 而基于 TensorFlow 的轻量级框架 AdaNet，可以使用少量专家干预来自动学习高质量模型。据介绍，AdaNet 在谷歌近期的强化学习和基于进化的 AutoML 的基础上构建，快速灵活同时能够提供学习保证（learning guarantee）。重要的是，AdaNet 提供通用框架，不仅能用于学习神经网络架构，还能学习集成架构以获取更好的模型。 结合不同机器学习模型预测的集成学习在神经网络中得到广泛使用以获得最优性能，它从其悠久历史和理论保证中受益良多，从而在 Netflix Prize 和多项 Kaggle 竞赛等挑战赛中取得胜利。但是，因其训练时间长、机器学习模型的选择要求领域专业知识，它们在实践中并不那么常用。而随着算力、深度学习专用硬件（如 TPU）的发展，机器学习模型将越来越大，集成技术也将越发重要。现在，想象一个工具，它能够自动搜索神经架构，学习将最好的神经架构集成起来构建高质量模型。 刚刚，谷歌发布博客，开源了基于 TensorFlow 的轻量级框架 AdaNet，该框架可以使用少量专家干预来自动学习高质量模型。AdaNet

一、实验目标 　　 二、配置 　　1、配置mvn构建 [root@node1 ~]# wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/maven/maven-3/3.5.4/binaries/apache-maven-3.5.4-bin.tar.gz [root@node1 bin]# tail 1 /etc/profile export PATH=$PATH:/application/mvn/apache-maven-3.5.4/bin 　　2、配置变量方式 　　　　a、在节点中配置 来源： https://www.cnblogs.com/Presley-lpc/p/11805318.html

1.深度学习文本检测识别精选资源汇总github网址 https://github.com/hwalsuklee/awesome-deep-text-detection-recognition 2. DBLP （DataBase systems and Logic Programming）是计算机领域内对研究的成果以作者为核心的一个计算机类英文文献的集成数据库系统，可在这里搜索相应期刊及其论文，搜索关键此有 AAAI, ICCV, TPAMI（顶会）,CVPR,arXiv,IJCV,PR,PRL,NC(neural computing),ICFHR(每年3\4月份的会议，多为手写识别方向)，ICDAR（多为场景文本）。 待更新～～ 来源： https://www.cnblogs.com/KAKAFEIcoffee/p/11804236.html

阅读后请点击 集成学习(ensemble learning)可以说是现在非常火爆的机器学习方法了。它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。也就是我们常说的“博采众长”。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，异常点检测集成等等，可以说所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影。本文就对集成学习的原理做一个总结。 1. 集成学习概述 从下图，我们可以对集成学习的思想做一个概括。对于训练集数据，我们通过训练若干个个体学习器，通过一定的结合策略，就可以最终形成一个强学习器，以达到博采众长的目的。 也就是说，集成学习有两个主要的问题需要解决，第一是如何得到若干个个体学习器，第二是如何选择一种结合策略，将这些个体学习器集合成一个强学习器。 2. 集成学习之个体学习器 上一节我们讲到，集成学习的第一个问题就是如何得到若干个个体学习器。这里我们有两种选择。 第一种就是所有的个体学习器都是一个种类的，或者说是同质的。比如都是决策树个体学习器，或者都是神经网络个体学习器。第二种是所有的个体学习器不全是一个种类的，或者说是异质的。比如我们有一个分类问题，对训练集采用支持向量机个体学习器，逻辑回归个体学习器和朴素贝叶斯个体学习器来学习，再通过某种结合策略来确定最终的分类强学习器。 目前来说，同质个体学习器的应用是最广泛的

集成学习简介 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。 如何产生“好而不同”的个体学习器，是集成学习研究的核心。 集成学习的思路是通过合并多个模型来提升机器学习性能，这种方法相较于当个单个模型通常能够获得更好的预测结果。这也是集成学习在众多高水平的比赛如奈飞比赛，KDD和Kaggle，被首先推荐使用的原因。 一般来说集成学习可以分为三大类： 用于减少方差的bagging 用于减少偏差的boosting 用于提升预测结果的stacking 集成学习方法也可以归为如下两大类： 串行集成方法，这种方法串行地生成基础模型（如AdaBoost）。串行集成的基本动机是利用基础模型之间的依赖。通过给错分样本一个较大的权重来提升性能。 并行集成方法，这种方法并行地生成基础模型（如Random Forest）。并行集成的基本动机是利用基础模型的独立性，因为通过平均能够较大地降低误差。 大部分集成模型都通过一个基础学习算法来生成一个同质的基础学习器，即同类型的学习器，也叫同质集成。 有同质集成就有异质集成，为了集成后的结果表现最好，异质基础学习器需要尽可能准确并且差异性够大。 Bagging Bagging是引导聚合的意思。减少一个估计方差的一种方式就是对多个估计进行平均。例如，我们可以用训练集的不同子集（随机选择并替代？？

集成学习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。如下图显示出集成学习的一般结构：先产生一组“个体学习器”，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中产生，例如C4.5决策树算法，BP神经网络等。个体学习器可以是相同的类型的学习器也可以是不同类型的，相同类型的称为“基学习器”，不同的称为“组件学习器”或者“个体学习器”。 集成学习通过将多个学习器进行结合，常可获得单一学习器显著优越的泛化性能，这对“弱学习器”（泛化性能略高于随机猜测的学习器）尤为明显，因此集成学习的很多理论都是针对弱学习器进行的。 考虑二分类的问题$y\in\{-1,+1\}$和真实函数$f$，假定基分类器的错误率为$\epsilon$，即对每个基分类器$h_{i}$有 　　$P(h_{i}\neq f(x))=\epsilon$ 假设集成通过简单投票法结合T个基分类器，若有超过半数的基分类器正确，则集成分类就正确： 　　$H(x)=sign(\sum_{i=1}^{T}h_{i}(x))$ 假设基分类器的错误率相对独立，则由$Hoeffding$不等式可知，集成的错误率为： 上式显示出，随着集成中个体分类器数目T的增大，集成的错误率将指数级下降，最终趋于0。 上面的假设是个体分类器中时相对独立的，在现实任务中，个体学习器是为解决同一个问题训练出来的

版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！ https://blog.csdn.net/m0_37263345/article/details/91418355 一、简介 1、 AdaBoost就是损失函数为指数损失的Boosting算法(当然这是后话，意思是指数损失的前向分步算法和Adaboost一致) 二、细节 1、算法流程 2、最重要的两点 误差率： == （也就是在一轮过后，误差率直接用分错样本的权重想加就可以了） （1）、弱分类器的权重如何确定 权重 仅仅由该分类器的分类误差率e决定，e的范围应该是[0, 0.5] ,所以误差率越大，权重越小 （2）、样本的权重如何确定 样本的下一次的权重是由上个分类器的误差率和上个分类器是否对该样本正确分类来决定 (a)、先说是否正确分类，如果正确分类，那么最右边的公式将是分数的形式，值相对较小，错误分类就是正指数的形式，值相对较大，对应分错的样本将在下一轮分配更大的权重 (b)、再说误差率，对于 正确分类的样本 ，如果误差率较大，也就是权重 较小，那么此时 ，就会偏大，说明此例的分类结果相对不可信，值得更多的关注，如果误差率较小，权重较大，那么此时 ，就会相对偏小，说明此例的分类结果相对可信，那么就分配更小的权重 对于 错误分类的样本， 如果误差率较小，权重较大，那么此时 ， 就会偏大，表示在误差率较小的分类器里边，又分错了

版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！ https://blog.csdn.net/m0_37263345/article/details/91418554 一、简介 https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4585705.html 鉴于决策树容易过拟合的缺点，随机森林采用多个决策树的投票机制来改善决策树，我们假设随机森林使用了m棵决策树，那么就需要产生m个一定数量的样本集来训练每一棵树，如果用全样本去训练m棵决策树显然是不可取的，全样本训练忽视了局部样本的规律，对于模型的泛化能力是有害的 产生n个样本的方法采用Bootstraping法，这是一种有放回的抽样方法，产生n个样本 而最终结果采用Bagging的策略来获得，即多数投票机制 随机森林的生成方法： 1.从样本集中通过重采样的方式产生n个样本 2.假设样本特征数目为a，对n个样本选择a中的k个特征，用建立决策树的方式获得最佳分割点 3.重复m次，产生m棵决策树 4.多数投票机制来进行预测 （需要注意的一点是，这里m是指循环的次数，n是指样本的数目，n个样本构成训练的样本集，而m次循环中又会产生m个这样的样本集） 二、细节 1、随机森林的随机 有两个方面：数据的随机性选取，以及待选特征的随机选取 （1）、数据的随机选取： 首先，从原始的数据集中采取有放回的抽样，构造子数据集

　　adaboost是boosting类集成学习方法中的一种算法，全称是adaptive boost，表示其是一种具有自适应性的算法，这个自适应性体现在何处，下面来详细说明。 1.adaboost算法原理 　　在boosting算法框架中，新的弱学习器是基于已有的弱学习器的输出结果生成的，已有的弱学习器产生的损失(用损失函数来评估)是固定的，而新的弱学习器的作用就是使得当前模型(包含它自身)损失尽可能减小，达到局部最优。 　　adboost算法关注的是样本的输出(这里有点废话了，每个模型关注的都是样本的输出结果)，它通过赋予、调整每个样本的权重值，来调整样本在构建新弱学习器起到的作用，样本权重越大，则起到的作用越大。以二分类问题为例，若某个样本类别在当前预测错误，那么新的弱学习器将尽量保证它们的类别预测正确，下图 在弱学习器1中，样本s3被错误分类，那么在构造弱学习器2时，样本s3会被赋予较大的权重，样本s1、s2、s4被赋予较小的权重，也即是说弱学习器2将着力于将样本s3类别预测正确。 在弱学习器2中，样本s4的类别又被预测错误，同样的，样本s4权重提升。 　　样本的最终输出结果是每个弱学习器输出结果的线性加权组合。在adboost算法中，除了对样本赋予权重并自适应调整，还会给每个弱学习器赋予权重，这样adboost的最终输出可以表达为如下形式 　　 其中

一、序言 　　 大家或多或少都听过 WebService（Web服务），有一段时间很多计算机期刊、书籍和网站都大肆的提及和宣传WebService技术，其中不乏很多吹嘘和做广告的成 分。但是不得不承认的是WebService真的是一门新兴和有前途的技术，那么WebService到底是什么？何时应该用？ 　　当前的应用程序开发逐步的呈现了两种迥然不同的倾向：一种是基于浏览器的瘦客户端应用程序，一种是基于浏览器的富客户端应用程序（RIA），当然后一种技术相对来说更加的时髦一些（如现在很流行的Html5技术），这里主要讲前者。 　　基于浏览器的瘦客户端应用程序并不是 因为瘦客户能够提供更好的用户界面，而是因为它能够避免花在桌面应用程序发布上的高成本。发布桌面应用程序成本很高，一半是因为应用程序安装和配置的问 题，另一半是因为客户和服务器之间通信的问题。传统的Windows富客户应用程序使用DCOM来与服务器进行通信和调用远程对象。配置好DCOM使其在 一个大型的网络中正常工作将是一个极富挑战性的工作，同时也是许多IT工程师的噩梦。事实上，许多IT工程师宁愿忍受浏览器所带来的功能限制，也不愿在局 域网上去运行一个DCOM。关于客户端与服务器的通信问题，一个完美的解决方法是使用HTTP协议来通信。这是因为任何运行Web浏览器的机器都在使用 HTTP协议。同时