机器学习中的重采样方法：Bootstrap、Bagging、Boosting、Adaboost 概述

"这篇作业介绍了大数据领域的四种重采样方法：Bootstrap、Bagging、Boosting和Adaboost，以及它们在机器学习中的应用。作者李坚松使用MATLAB实现了Bagging和AdaBoost算法，并在Stanford CS229课程作业的数据集和UIC的垃圾邮件数据集上进行了实践。" 在机器学习中，重采样方法是提高模型性能和泛化能力的重要手段。Bootstrap是一种统计学上的重采样技术，用于估计统计量的不确定性。它通过从原始数据集中有放回地抽样来创建多个新的训练集，进而计算统计量的平均值作为估计值。 Bagging（Bootstrap Aggregating）是一种并行化的集成学习策略。在Bagging中，每次从原始数据集中随机抽取一定比例的样本，形成新的训练集，这样生成多个训练集并分别训练得到一系列子模型。最后，通过多数投票或平均预测来决定最终的分类或回归结果，以此降低模型的方差，提高稳定性。 Boosting，特别是Adaboost，是一种序列化的学习方法。Adaboost在每一轮中选择那些被当前弱分类器错误分类的样本给予更高的权重，使得后续的弱分类器更关注这些难以分类的样本。随着迭代的进行，每个弱分类器专注于解决之前分类器的错误，形成一个强分类器。Adaboost的目标是让各个子分类器对错误分类样本的加权误差逐渐减小。 与Bagging相比，AdaBoost的主要区别在于它动态调整样本权重。在每一轮训练中，AdaBoost试图平衡正确分类和错误分类样本的权重，使得后续的弱分类器更加关注误分类的样本，从而提升整体分类性能。这种策略使得Adaboost能够逐步优化模型，减少训练数据中的噪声影响。 Bootstrap用于统计量估计，Bagging通过并行训练弱分类器来降低方差，Boosting尤其是Adaboost则通过序列训练和动态权重调整来减少偏差。这四种方法都是集成学习的重要组成部分，它们在大数据分析和机器学习领域有着广泛应用，能够显著提高模型的预测准确性和鲁棒性。