集成学习两大常用方法
时间: 2024-07-21 22:00:24 浏览: 77
集成学习是一种机器学习策略,它通过结合多个模型的预测来提高整体性能。两大常用的集成学习方法是:
1. **bagging(自助法/-bootstrap aggregating)**:这种方法通过从原始数据集中有放回地抽样创建多个子集(bootstrap样本),然后对每个子集训练独立的模型。最后,这些模型的预测结果通常是简单地取平均或多数投票,以获得最终的预测。如随机森林(Random Forest)就是一种广泛应用的bagging方法。
2. **boosting**:与bagging相反,boosting是逐步加强弱学习器的过程。初始模型可能会犯一些错误,然后在后续迭代中,着重关注那些被先前模型错误分类的样本,以此改进模型。AdaBoost、Gradient Boosting Machine (GBM) 和 XGBoost 是著名的boosting方法。
相关问题
头歌集成学习常用算法详解
头歌集成学习(Heterogeneous Transfer Learning, HTL)是一种机器学习方法,它利用不同来源或类型的数据(称为源域和目标域)之间的转移知识来提升模型在特定任务上的性能。常用的算法包括:
1. **迁移学习** (Transfer Learning):如基于特征的迁移,将源域中的特征提取器迁移到目标域,比如DANN(Domain-Adversarial Neural Networks)通过对抗性训练来减少域间差异。
2. **多源学习** (Multi-source Transfer Learning):融合多个源领域信息,如MMDT(Multi-source Multi-task Domain Adaptation)通过联合学习处理多个源领域的数据。
3. **自适应迁移学习** (Adaptive Transfer Learning):针对新任务动态调整已学习的知识,例如LwF(Learning without Forgetting)通过保留旧任务的知识,防止过拟合新任务。
4. **半监督学习** (Semi-supervised Learning):结合少量标记目标数据和大量未标记数据,如SSL(Self-Supervised Learning),通过无监督预训练提取通用特征,再微调到目标任务。
5. **生成式迁移** (Generative Adversarial Networks, GANs) 或 **生成迁移**:使用生成模型(如GAN)创建目标领域的模拟样本,如 CycleGAN、StarGAN等。
6. **元学习** (Meta-learning):学习如何学习,可以在少量数据上快速适应新的任务,如MAML(Model-Agnostic Meta-Learning)。
7. **知识蒸馏** (Knowledge Distillation):教师学生网络结构,通过一个经验丰富的模型“教”一个更简单的模型,如FitNets或DistilBERT。
常用监督学习机器学习方法介绍
常用的监督学习机器学习方法包括:
1. 线性回归(Linear Regression):用于建立输入特征和输出变量之间的线性关系。常用于预测数值型数据。
2. 逻辑回归(Logistic Regression):用于建立输入特征和二元分类输出变量之间的关系。常用于分类问题。
3. 决策树(Decision Tree):用于建立基于特征的分类或回归模型,通过一系列分支结构来决策。常用于分类或回归问题。
4. 随机森林(Random Forest):通过集成多个决策树,来提高分类或回归的准确性和稳定性。
5. 支持向量机(Support Vector Machine):通过定义超平面来实现分类或回归。常用于分类问题。
6. 神经网络(Neural Network):通过模拟人脑神经元的工作方式,来建立复杂的非线性模型。常用于分类或回归问题。
7. K近邻(K-Nearest Neighbors):通过计算距离来实现分类或回归。常用于分类或回归问题。
这些方法在不同的场景下有着不同的优缺点,需要根据具体的问题来选择最适合的方法。
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