集成学习：提升机器学习性能的策略

"这篇资料是2016年南京大学机器学习导论课程的内容，主要讲解了集成学习(Ensemble Learning)的概念、类型以及为何使用集成学习，并提到了一些著名的集成学习方法，如序列化方法和并行化方法中的具体算法。" 在机器学习领域，集成学习是一种强大的技术，它通过构建和结合多个学习器（或称为基学习器）来提升整体的预测性能。这一概念有时也被称为多分类器系统或者基于委员会的学习。集成学习的核心思想是，即使单个的学习器可能不是最优的，但当它们被适当的方式组合在一起时，整体的泛化能力可以显著增强。 集成学习主要分为两类：同质集成和异质集成。同质集成是指所有个体学习器都是由相同的学习算法生成，例如决策树的随机森林；而异质集成则由不同的学习算法（如决策树、SVM、神经网络等）构成，如AdaBoost结合了多种弱分类器。基学习算法是指用于创建这些个体学习器的算法。 集成学习的优越性在于其能够减少过拟合的风险，通过将多个模型的预测结果进行加权平均或者其他方式的融合，可以抵消单个模型的弱点。一个经典的例子是，通过集成多个神经网络的预测，其平均性能通常会优于单个最优神经网络。 文献中提到了两种常见的集成学习方法：序列化方法和并行化方法。序列化方法，如AdaBoost和GradientBoost，通过迭代过程逐步优化每个基学习器，使得前一轮中错误分类的样本在下一轮中被赋予更高的权重，从而更关注那些难以分类的样本。并行化方法，如Bagging和Random Forest，是同时训练多个基学习器，每个学习器对原始数据集的子集进行学习，这可以减少模型之间的相关性，提高多样性。 AdaBoost是一种经典的Boosting方法，它逐步增加那些在前一轮中表现较差的学习器的权重，以期在后续的迭代中改进其性能。而GradientBoost则是在梯度下降的基础上构建弱学习器，逐步优化目标函数。Bagging（Bootstrap Aggregating）通过随机抽样创建多个训练集来训练基学习器，然后将所有学习器的预测结果平均，以降低方差。Random Forest是Bagging的一个变种，它在每次抽样时考虑特征的随机性，以增加基学习器的多样性。 集成学习在实际的机器学习和数据挖掘应用中广泛使用，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。通过合理构建和结合多种模型，集成学习已经成为提升模型性能的关键技术之一。