"Udacity机器学习：集成学习课件精要"

机器学习的集成学习是通过将多个学习器结合起来完成学习任务的一种方法。这些学习器可以是同一种类型的（如决策树集成）或是不同类型的（如决策树和神经网络）。每个基算法单独进行预测，最终的结果由所有基算法进行投票（用于分类问题）或求平均（包括加权平均，用于回归问题）。通过将多个学习器的预测结果综合起来，集成学习可以提高预测准确率。 集成学习的个体学习器之间存在着不同的依赖关系。Boosting是一种串行生成的方法，个体学习器之间存在强依赖关系。Boosting首先从初始训练集上训练出一个基学习器，然后通过调整样本的权重，使得先前学习器预测错误的样本在后续学习中获得更高的关注度。接着，再训练一个新的基学习器，重复这个过程，直到达到预定的学习器数量或误差要求。最后，通过对所有基学习器的预测结果进行加权求和，得到最终的结果。 相比之下，Bagging是一种并行生成的序列化方法，个体学习器之间不存在强依赖关系。Bagging首先通过自助采样法从训练集中随机选择一部分样本来构建多个训练集，然后对每个训练集训练出一个基学习器。最后，通过对所有基学习器的预测结果进行投票或求平均，得到最终结果。Bagging通常会获得更好的泛化性能，因为每个基学习器训练的样本集不同，减少了过拟合的风险。 随机森林是Bagging的一个扩展版本。随机森林在Bagging的基础上进一步引入了特征的随机选择。在每次节点划分时，随机森林只考虑少量的特征，从而增加了学习器之间的多样性，并减少了相关性。这样的特征随机选择可以进一步提高集成学习的性能。 集成学习的关键在于每个个体学习器有着不同的知识和能力。如果每个学习器都具备完全相同的知识和能力，对于难题的解决并没有帮助。例如，如果对于一个数据的预测，所有学习器的结论都是1，那么结合后的结果仍然是1，没有任何改变。因此，为了让集成学习能够取得更好的效果，每个个体学习器必须有独特的贡献。 总而言之，集成学习是一种通过组合多个学习器来提高预测准确率的方法。Boosting是一种串行生成的方法，个体学习器之间存在强依赖关系；Bagging是一种并行生成的方法，个体学习器之间不存在强依赖关系；随机森林是Bagging的扩展版本，通过引入特征的随机选择来进一步提高性能。要想在集成学习中取得好的效果，每个个体学习器必须有独特的知识和能力。