日期: 2016 年 5 月 29 日

#3 集成学习–机器学习中的群策群力 !

#3 集成学习--机器学习中的群策群力 !
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背景：

总览

机器学习方法在生产、生活和科研中有着广泛应用，而集成学习则是机器学习的热门方向之一。
集成学习是使用一系列学习器进行学习，以某种规则把各个学习结果进行整合，从而获得比基学习器有更好学习效果的集成学习器.

今天， 我们在分析讨论集成学习和多类集成学习的同时， 提出目前多类集成学习的一些问题， 供大家参考。

集成学习图例

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研究现状

理论丰富

二类集成学习已有较成熟理论基础。多类集成理论基于二类集成。

国际成果：

Bagging (Leo Breiman， 1994，Technical Report No. 421.)

Boosting (Schapire, Robert E，1990 ，“The Strength of WeakLearnability”. Machine Learning (Boston, MA: Kluwer Academic Publishers)

AdaBoost (Yoav Freund and Robert Schapire，2003)

AdaBoost.MH, SAMME, PIBoost, GentleBoost, AdaCost

国内成果：

南大周志华等人提出选择性集成理论，于2001年在国际人工智能

顶级会议IJCAI上发表。另周志华等人提出了二次学习的思想，将集成学习用作预处理，在IEEE Trans. Information Technology in Biomedicine（2003）上发表。 继续阅读#3 集成学习–机器学习中的群策群力 !