adaboost做人脸识别有什么优点

提升(Boosting)

详细解释下，boosting中最基本的是adaboost，你要是弄清楚这个算法其他主要原理都差不多，只是实现手段或者说采用的数学公式不同。它是这样的：先对所有样本辅以一个抽样权重（一般开始的时候权重都一样即认为均匀分布），在此样本上训练一个分类器对样本分类，这样可以得到这个分类器的误差率，我们根据它的误差率赋以一个权重，大体是误差越大权重就越小，针对这次分错的样本我们增大它的抽样权重，这样训练的下一个分类器就会侧重这些分错的样本，然后有根据它的误差率又计算权重，就这样依次迭代，最后我们得到的强分类器就是多个弱分类器的加权和。我们可以看出性能好的分类器权重大一些，这就体现了boosting的精髓。

【机器学习】Boosting和Bagging的差别boosting和bagging的差别：bagging中的模型是强模型，偏差低，方差高。目标是降低方差。在bagging中，每个模型的bias和variance近似相同，但是互相相关性不太高，因此一般不能降低Bias，而一定程度上能降低variance。典型的bagging是random forest。boosting中每个模型是弱模型，偏差高，方差低。目标是通过平均降低偏差。boosting的基本思想就是用贪心法最小化损失函数，显然能降低偏差，但是通常模型的相关性很强，因此不能显著降低variance。典型的Boosting是adaboost，另外一个常用的并行Boosting算法是GBDT（gradient boosting decision tree）。这一类算法通常不容易出现过拟合。过拟合的模型，通常variance比较大，这时应该用bagging对其进行修正。欠拟合的模型，通常Bias比较大，这时应该可以用boosting进行修正。使用boosting时， 每一个模型可以简单一些。金融常见的问题，是只用linear regression，这样一般来讲是欠拟合的，因此需要引入一些非线性的特征，欠拟合的模型可以先使用boosting尝试一下，如果效果不好，再使用其他的方法。过拟合的方法，通常使用bagging是会有一定的作用的。

　　详细解释下,boosting中最基本的是adaboost,你要是弄清楚这个算法其他主要原理都差不多,只是实现手段或者说采用的数学公式不同.它是这样的：先对所有样本辅以一个抽样权重（一般开始的时候权重都一样即认为均匀分布）,在此样本上训练一个分类器对样本分类,这样可以得到这个分类器的误差率,我们根据它的误差率赋以一个权重,大体是误差越大权重就越小,针对这次分错的样本我们增大它的抽样权重,这样训练的下一个分类器就会侧重这些分错的样本,然后有根据它的误差率又计算权重,就这样依次迭代,最后我们得到的强分类器就是多个弱分类器的加权和.我们可以看出性能好的分类器权重大一些,这就体现了boosting的精髓.

bagging和boosting的区别如下：区别：含义不同、用法不同。bagging作为bag的现在分词,是动词,含义为把…装进袋子、捕获、得分；boosting作为boost的现在分词；是动词，含义为使增长、使兴旺、偷窃。Bagging：训练集是碧拍在原始集中有放回选取的，从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的。Boosting：每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样例在分类器中的权裂慧誉重发生变化。而权值是根据上一轮的分类结果进行调整。样例权重：Bagging：使用肆段均匀取样，每个样例的权重相等。Boosting：根据错误率不断调整样例的权值，错误率越大则权重越大。预测函数：Bagging：所有预测函数的权重相等。Boosting：每个弱分类器都有相应的权重，对于分类误差小的分类器会有更大的权重。Bagging：1、抽样：抽取训练集中的样本，以构建一组新的训练集。例句：“He used bagging to sample the data set, creating 75 different models.”（他使用抽样从数据集中抽取样本，创建75个不同的模型。）2、并行：多个模型同时运行，完成训练。例句：“The bagging algorithm ran concurrently, creating 10 models in 10 minutes.”（该bagging算法并行运行，在10分钟内创建10个模型。）3、聚合：将多个模型的输出结果进行融合，以获得更好的性能。例句：“He used bagging to aggregate the models,improving the accuracy of the prediction.”（他使用bagging对模型进行聚合，提高预测的准确性。）

Bootstrap重采样方法主要用于统计量的估计;boosting方法则主要用于多个子分类器的组合。首先我们来了解一下bootstrap：估计统计量的重采样方法。Bootstrap方法是从小到大为N的原始训练数据集DD中随机选择N个样本点组成一个新的训练集，这个选择过程独立重复B次，然后用这B个数据集对模型统计量进行估计，由于原始数据集的大小就是N，所以这B个的训练集中不可避免的会存在重复的样本。接下来我们再来学习一下boosting，依次训练K个子分类器，最终的分类结果由这些子分类器投票决定。首先从大小为N的原始训练数据集中随机选取N1N1个样本训练出第一个分类器，记为C1C1，然后构造第二个分类器C2C2的训练集D2D2。要求：D2D2中一半样本能被C1C1正确分类，而另一半样本被C1C1错分。接着继续构造第三个分类器C3C3的训练集D3D3，要求：C1C1、C2C2对D3D3中样本的分类结果不同，剩下的子分类器按照类似的思路进行训练。Boosting构造新训练集的主要原则就是使用最富信息的样本。

Bagging算法所利用的预测数据就是通过Bootstrap方法得到的，Bootstrap方法是非参数统计上的一种抽样方法，实质就是对观测数据进行抽样，通过新抽样样本对总体分布特征进行推断。例如我们熟知的随机森林算法中不同的分类回归树，所利用的数据集就是通过Boostrap方法重抽样得到的。而利用Boostrap方法所做的好处是避免了做交叉验证时的样本量少的问题。同时重抽样后的数据可以得到相较于原观测数据少的噪声点，所以更能获得好的分类器。 Boostrap步骤： 当然Bootstrap方法适合于小样本，难以有效划分训练集和测试集时很有用，在做集成学习中，样本集往往通过Bootstrap方法来获取，倘若样本足够多，那么交叉验证会比Bootstrap更好。 在理解了Bootsrap抽样方法后，Bagging实际就是对重抽样的多个样本集，分别建立一个分类器，进行并行模型训练。由于每个分类器之间相互独立，所以Bagging与只训练一个弱分类器相比，复杂度是相同的，所以这是一个高效的集成算法！利用Bagging的好处是它能在提高准确率、稳定性的同时，通过降低结果的方差，避免过拟合的发生。并且由于利用的Boostrap方法，所以能减少噪音的影响，体现样本真实的分布情况。 Bagging的算法流程为： 通过这个流程可以看出，由于是投票选出最终的预测结果，从而可以获得很高的精度，降低泛化误差，但是弊端就是如果对于某一块，大多数分类器给出了一个错误分类，最终分类的结果也会错误。所以Bagging就没有考虑到对于分类器错分类，或者说性能差的地方做出调整。 那我们在什么时候会利用到Bagging呢？ 学习算法不稳定的时候，例如神经网络、kNN算法、线性回归子集选取等，这些都是不稳定的（弱学习算法），如果利用Bagging，则可以增强原算法，倘若原算法本身就有很高的稳定性，使用Bagging可能会适得其反。 随机森林（Random Forest）就是一个很好的利用Bagging的模型，他采用的弱分类器是决策树算法，在此基础上，引入了一个随机属性选择，这使得每个分类器的差异度增加，进而提升集成后的模型泛化能力。这里不对RF展开叙述，读者可参看以下相关参考。 相关参考： 与Bagging一样，Boosting也是集成算法中重要的算法，他与Bagging不同的是，Bagging采取的是并行计算，而Boosting是串行计算，对多个模型预测结果相加得到最终的结果。 在之前我们也说过，Bagging没有考虑在基学习器性能差的地方做出调整，所以Boosting在整个运行机制上做出了改进，具体可描述为：先用基学习器在初始训练集中训练，再根据基学习器表现对预测错的样本赋予更大的权值，从而在后续的学习器训练中受到更多的关注。这样根据基学习器对样本分布做出调整后，再将其训练下一个基学习器，反复分布迭代，从而达到指定值。所以Boosting是基于权值的弱分类器集成！ Boosting的算法流程： 在Boosting的框架基础上，还提出了AdaBoost (Adaptive Boosting), GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）, XGBoost（eXtreme Gradient Boosting），lightGBM（Light Gradient Boosting Machine）等。其中最具代表性的算法是AdaBoost，结合Boosting的算法流程，Adaboost主要是通过对迭代后的分类器权值与分类器的线性组合作为最终的分类器。其中最关键的就是如何得到权值的更新公式，而这是通过最小化AdaBoost的基本分类器的损失函数得到的。 下面对权值的更新进行推导： AdaBoost的算法流程： AdaBoost系列主要解决了: 两类问题、多类单标签问题、多类多标签问题、大类单标签问题，回归问题等,并且在实现过程中简单高效，没有超参数调节，但是Adaboost对于噪音数据和异常数据十分敏感，这种异常样本在迭代中可能会获得较高的权重，影响预测结果。此外，当其中的基分类器是分类回归树时，此时就变成了提升树，这里不阐述。 相关参考： Bagging和Boosting都是集成学习的两种主流方法，都是由弱分类器融合成强分类器。

　　boost既能做名词也能做动词，那么你知道boost做名词和动词分别都是什么意思吗?下面我为大家带来boost的英语意思解释和英语例句，欢迎大家一起学习! 　　boost作名词的意思 　　增加;推进;鼓励 　　boost作动词的意思 　　提高;增加;鼓励;举起 　　boost的英语音标 　　英 [buu02d0st] 　　美 [buu02d0st] 　　boost的时态 　　过去分词: boosted 　　过去式: boosted 　　现在分词: boosting 　　boost的英语例句 　　1. It did give me a boost to win such a big event. 　　赢得如此重大的比赛确实使我信心倍增。 　　2. Do what you can to give her confidence and boost her morale. 　　尽你所能让她树立信心，提高士气。 　　3. Without a major boost in tourism, the economy will suffer even further. 　　旅游业如果没有大的起色，经济状况会每况愈下。 　　4. Economic theory suggests that the devalued pound will boost the economy. 　　经济学理论指出贬值的英镑将会促进经济的发展。 　　5. The movie helped boost her screen career. 　　那部电影有助于她的银幕生涯的发展。 　　6. If you boost me up, I can just reach the window. 　　假如你托我一把, 我正好可以够到窗户. 　　7. This will be a great boost to the economy. 　　这对于经济发展将是一个巨大的促进. 　　8. Some scientists claim that vitamins will boost your child"s IQ score. 　　一些科学家宣称维生素可以提高孩子的智商. 　　9. This has given share prices a big boost. 　　这已使股票价格大大提高. 　　10. These changes will help to boost share prices. 　　这些变化将有助于提高股票价格. 　　11. Give me a boost over the fence. 　　托我一把,帮我越过篱笆. 　　12. A stout tailwind was giving a friendly boost. 　　一股强劲的顺风正在给予有利的推动. 　　13. We need a holiday to boost our spirits. 　　我们需要休假以激发士气. 　　14. Get your body moving to boost energy, stay supple and shake off winter lethargy. 　　锻炼身体以增加活力，保持柔韧性，甩掉冬日的慵懒。 　　15. He timed the election to coincide with new measures to boost the economy. 　　他把选举安排在振兴经济的新政策出台时。 boost相关 文章 ： 1. boost的过去式和用法例句

两种不同的集成算法，Bagging采用重复取样:boostrap 每个个体分类器所采用的训练样本都是从训练集中按等概率抽取的，因此Bagging的各子网能够很好的覆盖训练样本空间，从而有着良好的稳定性。而Boosting注重分类错误的样本，将个体子网分类错误的训练样本的权重提高，降低分类错误的样本权重，并依据修改后的样本权重来生成新的训练样本空间并用来训练下一个个体分类器。然而，由于Boosting算法可能会将噪声样本或分类边界样本的权重过分累积，因此Boosting很不稳定，但其在通常情况下，其泛化能力是最理想的集成算法之一。你得自己去查文献，别来这问，这没人做学术的，我也是偶尔看到你的提问。

excel被病毒入侵传播了。出现boosting，病毒会感染电脑上其它的Excel文件，然后再通过这些文件传播给其它电脑，被感染的Excel文件打开后会出现安全警告或者宏已被禁用的提示的。该病毒为了提高自身隐蔽性，特别的狡猾，会在暗暗刷流量前还会检测IE浏览器的进程是否存在，如果不存在就会先启动微软的office官方页面再进行处理和入侵。

boost什么意思及同义词沪江词库精选boost是什么意思、英语单词推荐、用法及解释、中英文句子翻译、英语短语、词汇辨析、英音发音音标、美音发音音标。英音 [ bu:st ] ； 美音 [ bust ] 及物动词：1. 增加，提高，促进2. 吹捧，大肆宣传n.1.[singular] 激励，鼓舞；增加，改进2.不可数名词：（火箭、电器等的）动力增强，助推词形变化：时态：boosted，boosting，boosts。同义词：encourage，further，advance，promote；advance，supercharge；encouragement；hike，hike up；cost increase，hike，rise。单词分析：这些动词均有“升起，举起”之意。lift：指用人力或机械力把某物升到较高的位置。hoist：多指用绳索、滑轮等机械把重物升起。raise：较正式用词，常可与lift换用，但强调把某物举起或抬起到应有的高度。常用比喻。elevate：较正式用词，指位置、高度的升高，多作比喻用，指职位、品德等的提高。heave：指需花大力气或借外力才能举起或抬起重物。boost：原义指从后面或下面推起或提高，现常用于指提高价格、振作精神等抽象概念。

先看这个结构里面的这些函数都是干什么用的，prob，概率。[1:keep]，这里应该能大概看出来keep是整数，1:keep等价于1:1:keep，比如1:10，就是1，2，3，4，5，6，7，8，9，10。步长为1，从1到keep.右上角的"，这个符号，表示转置，比如1:10，是一个1行10列的矩阵，通过转置变成10行一列。其中，sum([1:keep])，表示对这个矩阵（从1到keep求和），但是这个语句prob=flipud([1:keep]"/sum([1:keep]));里面总觉得缺少了一个.。prob=flipud([1:keep]"./sum([1:keep]));这样看来应该才能运行，我没尝试，在commandwindow里面直接做是可以的，但是在脚本文件里面做，可能会报错。这个和矩阵运算有关，暂且放在这里。然后到外部，这样我们知道了在第一行flipud()函数体里面，实际上是在用1到keep的每一个数，除以1到keep的和值，得到一个长度为keep的矩阵。值得注意的是，这个矩阵的和值为1，在下面会用到这一点。然后flipud()函数的作用，是把矩阵倒置，比如[1,3,4,5]，使用flipud()之后变成[5,4,3,1]。注意，这个操作和sort()函数不同，这个只是把以前的顺序倒置，并不排序。从这里大概可以看出来，其实这个keep的值，等于chromosomes，染色体数量。这样，对于不同的染色体，配对概率就不一样了。从这里可以看出来，染色体配对概率应该是第一条最高，然后依次递减。然后计算或然率，cumsum()，进行累加求和，比如matlab中给出的例子，我们用[1，2，3]也可以写作1:3，来说，cumsum之后的结果是[1,3,6]，也就是从第一个开始加和，一直加到这一项。这一点，非常类似高斯函数积分的感觉。用来计算概率cumulativedistribution。然后odd变量，把0加在了cumsum结果的前面，比如刚刚的例子[0cumsum([1,2,3])]，就变成了[0,1,3,6]。注意这个地方他又转置了一次，因为在第一行计算prob的时候，他把一个行向量，转换成了列向量，然后现在要把0加在头上，所以在进行cumsun()运算的时候，又把结果从列向量转换成了行向量。仅从这两行代码里面，就大概只能看出这个意思了。不过简单一说，现在看不出来这个遗传算法的核心是什么样的，一般的神经网络里面只有连锁交换定律的应用，一般没有基因分离定律的应用。看这个样子，这是分离出来然后自由配对的做法，应该是比较高端的东西吧。

每一个样本都会增加权重。Boosting 每一轮的训练集是不变的，改变的是每一个样本的权重。Boosting 依靠改变训练样本的权重来提升。

Chapter 4 Introduction of BoostingClassification is the basic problem of machine learning, improve classifier generalization capability is one of the main classifier research goal. Many methods, such as classification of support vector machines, the decision tree, the bayesian method and neural networks, but the mainstream of the three types of classification methods including SVM (support vector machine), Boosting (mainly Logistic Regression, and AdaBoost). As a new kind of Boosting of machine learning method, integrated learning theory basis, in many applications show the excellent characteristics.Boosting algorithm background. 4.1Boosting is an attempt to ascend any given learning algorithm of common methods. Precision, It originated from the thought of learning theory Valiant calculation of temperature (Approximately - PAC) learning model. PAC (right) are approximate probability statistics, machine learning, integration of machine learning method of theoretical basis.Keams Valiant and put forward the following questions: first, the PAC Valiant model in a performance than random speculation only slightly better "weak" learning algorithm can be "ascension" for an arbitrary precision of the "strong" learning algorithms?1990 first Schapire proposed to prove that the algorithm of Boosting polynomial time rushing made sure the problem of answer. Schapire proof, if the PAC classifier integrated together, it will have a PAC strong classifier generalization ability. Then again, this kind of strong after integration has a statistical learning theory basis. After a more efficient Freund design through heavy or filtering operation to hee majority algorithm. Despite this algorithm, in a sense, is optimized, but there are some defects in practice. In 1995 Schapire with AdaBoost proposed Freund Adaptive Boosting) algorithm (.This algorithm and the "to" hee majority efficiency of the algorithm is almost the same, but can be easily applied to practical problems. Then, after further improvement and Boosting algorithm is developed, such as through adjusting weight and operation of M1 AdaBoost. J, AdaBoost algorithm AdaBoost. R M2, etc, to solve the early Boosting algorithm on the practice of many problems.

其实现在能够找到的，关于SVM的中文资料已经不少了，不过个人觉得，每个人的理解都不太一样，所以还是决定写一写，一些雷同的地方肯定是不可避免的，不过还是希望能够写出一点与别人不一样的地方吧。另外本文准备不谈太多的数学（因为很多文章都谈过了），尽量简单地给出结论，就像题目一样-机器学习中的算法（之前叫做机器学习中的数学），所以本系列的内容将更偏重应用一些。如果想看更详细的数学解释，可以看看参考文献中的资料。　　一、线性分类器：　　首先给出一个非常非常简单的分类问题（线性可分），我们要用一条直线，将下图中黑色的点和白色的点分开，很显然，图上的这条直线就是我们要求的直线之一（可以有无数条这样的直线）　　假如说，我们令黑色的点 = -1， 白色的点 = +1，直线f(x) = w.x + b，这儿的x、w是向量，其实写成这种形式也是等价的f(x) = w1x1 + w2x2 … + wnxn + b, 当向量x的维度=2的时候，f(x) 表示二维空间中的一条直线， 当x的维度=3的时候，f(x) 表示3维空间中的一个平面，当x的维度=n > 3的时候，表示n维空间中的n-1维超平面。这些都是比较基础的内容，如果不太清楚，可能需要复习一下微积分、线性代数的内容。　　刚刚说了，我们令黑色白色两类的点分别为+1, -1，所以当有一个新的点x需要预测属于哪个分类的时候，我们用sgn(f(x))，就可以预测了，sgn表示符号函数，当f(x) > 0的时候，sgn(f(x)) = +1, 当f(x) < 0的时候sgn(f(x)) = –1。　　但是，我们怎样才能取得一个最优的划分直线f(x)呢？下图的直线表示几条可能的f(x)　　一个很直观的感受是，让这条直线到给定样本中最近的点最远，这句话读起来比较拗口，下面给出几个图，来说明一下：　　第一种分法：　　第二种分法：　　这两种分法哪种更好呢？从直观上来说，就是分割的间隙越大越好，把两个类别的点分得越开越好。就像我们平时判断一个人是男还是女，就是很难出现分错的情况，这就是男、女两个类别之间的间隙非常的大导致的，让我们可以更准确的进行分类。在SVM中，称为Maximum Marginal，是SVM的一个理论基础之一。选择使得间隙最大的函数作为分割平面是由很多道理的，比如说从概率的角度上来说，就是使得置信度最小的点置信度最大（听起来很拗口），从实践的角度来说，这样的效果非常好，等等。这里就不展开讲，作为一个结论就ok了，:)　　上图被红色和蓝色的线圈出来的点就是所谓的支持向量(support vector)。　　上图就是一个对之前说的类别中的间隙的一个描述。Classifier Boundary就是f(x)，红色和蓝色的线（plus plane与minus plane）就是support vector所在的面，红色、蓝色线之间的间隙就是我们要最大化的分类间的间隙。　　这里直接给出M的式子：（从高中的解析几何就可以很容易的得到了，也可以参考后面Moore的ppt）

Boosting是机器学习常用的方法，其中随机梯度boosting更是常见的机器学习算法，可用于构建分类器和回归分析。更多知识分享请到 https://zouhua.top/ 。 结果：模型在 n.trees = 100, interaction.depth = 2, shrinkage = 0.1 and n.minobsinnode = 10 时获得最佳 Accuracy=0.9437293 。另外也可以使用 summary(model_gbm) 查看重要变量重要性分布(按照相对重要性排序：百分比相对标准化)。 predict 函数在预测predictors是可以选择type类型，通常分类predictors的有两类type：默认是raw值，在使用pROC包的 roc 或 auc 函数计算时候，需要使用probability值，通常选择某类的probability值计算即可。 confusionMatrix 函数给出分类变量的预测值和真实值混淆矩阵和对应的测试样本在模型预测过程的统计结果，如 Accuracy=0.9181等值。 问题：为什么模型对测试样本处理时，pROC计算出来的AUC和模型给的Accuracy值是不一样的呢？ 答：AUC是ROC下的面积，ROC折线每个点对应的阈值确定了该点的Accuracy、Precision和Recall等等的度量，所以AUC是一系列Accuracy的综合。 AUC衡量模型好坏，Accuracy衡量模型在某个特定阈值下的预测准确度。

Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。使用adaboost分类器可以排除一些不必要的训练数据特徵，并将关键放在关键的训练数据上面。 （1） 二分类，多类单标签问题、多类多标签问题、大类单标签问题 （2）回归问题 注意 ：每一次都会更新样本的权重(数据的划分正确，降低该样本的权重，数据划分错误就增大它的权重)---》计算该弱分类器的误差率--》更新公式---》再根据公式更新下一轮的样本的权重。 通过以上的操作----经过T次的循环。就得到了最终想要的强分类器。 具体的公式及详细说明如下： 每次迭代都是选择相同的模型，上面的ht(x)表示的是弱学习器，前面的αt表示的是该弱学习器的权重。 多个弱学习器经过多次的迭代，最终得到的就是强学习器H(x)。 其中：sign代表的是符号函数 其最终返回的是那种分类

在理解GBDT之前，我们需要知道什么是GBM，GBM的全称是Gradient Boosting Machines，它是1999年被Jerome Friedman在他的论文中提出来的，从名字中我们可以知道这个算法的关键词：G(Gradient)、B(Boosting)。 为了理解GBM，首先我们需要知道什么是B(Boosting)： Boosting是集成方法中的一种， 集成方法的主要思想是利用一定的手段学习出多个基学习器，而且这多个基学习器要求是弱学习器，然后将多个基学习器进行组合。boosting方法通过分步迭代（stage-wise）的方式来构建模型，每一步迭代构建的弱学习器都是为了弥补已有模型的不足。 G(Gradient)是指用来最小化损失函数的方法，传统的Boosting模型，如Adaboost，最小化损失函数的方式是，每次迭代后，通过更新样本权重分布（分对的样本权重变小，分错的样本权重变大），让后一个基学习器更加关注分错的样本，这样一轮轮的迭代下去，从而达到使损失函数最小化的目标。Adaboost的损失函数是指数损失函数，所以比较好用数学推导的方式去计算每一次迭代时让损失函数达到最小值的最优解，但是其它的损失函数可能不那么容易优化，为了找到一种通用的最优化损失函数的方法，Gradient Boosting被提出来了，Gradient Boosting是指每一步迭代，都是用损失函数的负梯度来拟合弱学习器，以达到使损失函数最小化的目的，GBM 在损失函数的选择上有更大的灵活性。这和梯度下降法的思想是一样的，通过找到使损失函数下降最快的方向，一步一步逼近最小值点，大家可以参考我的另外一篇文章：‘梯度下降和牛顿法"。 我们用 来表示我们的总模型，其中第m步后的模型，可以用上一轮迭代之后的模型 加上本轮学习的基学习器 然后再乘以一个 表示， 和梯度下降中的步长意义是一样的，表示这一步应该走多远： 让我们来看看GBM的训练步骤（以下图片来自维基百科） GBM中最常用的基学习器是CART回归树，该类GBM算法也叫GBDT。 为什么要选择决策树做基学习器呢，因为决策树有很多优点： 因为基学习器是决策树，所有GBDT在GBM算法的基础上做了一点修改，以更好的发挥决策树的优点。 因为是树模型，所以 可以用 表示，其中 是第m个基决策树的叶子节点数， 是每个叶子节点的值，那么原先的 就可以写成 ， 把 放到求和里面去，就变成了 我们来看看GBDT的训练步骤： 大家可能会有一个疑问，按照上面的步骤，好像(2.1)和(2.2)没什么作用，其实(2.1)和(2.2)是用来确定树结构的，训练后树的每个叶子节点的值通过(2.3)的方式确定，有几个叶子节点，就有几个 值，这样每一步迭代就有多个参数可以调节来进一步改善拟合的质量，使损失函数最小化。 不管是分类问题，还是回归问题，GBDT使用的决策树都是CART回归树，为什么回归树可以解决分类问题呢，因为GBDT基学习器拟合的是负梯度值，负梯度是一个实数，所以基学习器解决的其实是一个回归问题。 回归问题最常见的损失函数有误差平方和、绝对误差等损失函数。 如果损失函数是误差平方和： 此时我们把它叫做 LS_TreeBoost ，具体实现如下： 如果损失函数是绝对误差： 此时我们把它叫做 LAD_TreeBoost ，具体实现如下： 分类问题最常见的损失函数有对数损失函数和指数损失函数。 如果损失函数为对数损失： ， 其中， 此时我们把它叫做 _TreeBoost ，具体实现如下： 最后应用的时候，还需要通过sigmoid函数，将输出结果转换成概率p，转换公式如下： 上式是作者论文中关于 _TreeBoost 的算法流程图，在2.1中，其实我们无法一眼看出这个负梯度值究竟是什么。 现在我们将 改为 ，损失函数为 ，其中 算法流程如下： 现在我们以分类问题，损失函数为对数损失函数，来推导初始化值、负梯度、叶子节点的值的由来。 已知： ， 损失函数为 ，其中 1、负梯度值推导 将 值带入 中，得 对上式求导，并取负，则得到我们的负梯度值： 2、初始化值推导 我们知道，初始化值的目标是： 对损失函数求导，并令导数=0，则可求出最优的 导数的运算法则有： 由上可知，每个样本的导数（梯度）为： 加总所有样本的导数，得到总体样本的导数为： 令导数=0，得 又因为对所有的样本，初始化的 都是一样的，所有上式可以写成 从而可得到： 3、叶子节点值 我们知道，每个叶子节点对应的最优的 上式没有闭式解，我们用近似值去替代它，这里用到二阶泰勒展开式去近似： 由于 已知，上面的一阶导、二阶导和 是一个常数 其中： 上式其实就是一个一元二次方程 ，我们知道，一元二次方程取极值的地方就是 ； 当 >0时， 为最小值， 当 <0时， 为最大值； 上式 是一个大于0的值，所以当 时取到最小值 带入上式得： 最终： 在实际应用中，为了防止GBDT过拟合，我们一般有如下处理操作： 4和5都是对每颗树的复杂度进行处理，其他任何控制决策树生长的方法都可以使用。

GBDT = Gradient Boosting + Decision Tree 先从Decision Tree开始讲，单个决策树容易过拟合，但我们可以通过各种方法，抑制决策树的复杂性，降低单颗决策树的拟合能力，然后通过其他手段来集成多个决策树，最终能够很好的解决过拟合的问题。 GBDT中的树都是回归树，不是分类树!!! GBDT中的树都是回归树，不是分类树!!! GBDT中的树都是回归树，不是分类树!!! GBDT的核心在于 累加所有树的结果作为最终结果 ，而分类树的结果显然是没办法累加的，这点对理解GBDT相当重要（PS: 尽管GBDT调整后也可用于分类但不代表GBDT的树是分类树）。 上面说的手段就是Boosting。Boosting 是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法，属于集成学习（ensemble learning）的范畴。 基于梯度提升算法的学习器 叫做 GBM(Gradient Boosting Machine)。理论上，GBM 可以选择各种不同的学习算法作为基学习器。GBDT 实际上是 GBM 的一种情况。 决策树可以认为是 if-then 规则的集合，易于理解，可解释性强，预测速度快。同时，决策树算法相比于其他的算法需要更少的特征工程，比如可以不用做特征标准化，可以很好的处理字段缺失的数据，也可以不用关心特征间是否相互依赖等。 弱决策树们通过梯度提升（Gradient Boosting）的方法，提升模型准确度。由此可见，梯度提升方法和决策树学习算法是一对完美的搭档。 GBDT 算法可以看成是由 K 棵树组成的加法模型。加法模型的通常表达： 其中， 为基函数， 为基函数的参数， 为基函数的系数。 在给定训练数据以及损失函数 的条件下，学习加法模型 成为 经验风险极小化即损失函数极小化问题 : 解决加法模型的优化问题，可以用前向分布算法（forward stagewise algorithm）因为学习的是加法模型，如果能够从前往后，每一步只学习一个基函数及其系数（结构），逐步逼近优化目标函数，那么就可以简化复杂度。具体地， 每步只需要优化如下损失函数： 更加具体的流程 提升树算法采用前向分步算法。首先确定初始提升树 ， 第m步的模型是： 其中， 为当前模型，通过经验风险极小化确定下一棵决策树的参数 针对不同问题的提升树学习算法，损失函数的选择也不同。 在梯度提升算法中负梯度也被称为伪残差(pseudo-residuals)。 提升树用加法模型与前向分布算法实现学习的优化过程。当损失函数为平方损失和指数损失函数时，每一步优化是很简单的。但对于一般损失函数而言，往往每一步都不那么容易。对于这问题，Freidman提出了梯度提升算法。这是利用最速下降法的近似方法， 其关键是利用损失函数的负梯度在当前模型的值： 作为回归问题在当前模型的残差的近似值，拟合一个回归树。 为什么要拟合负梯度呢？这就涉及到泰勒公式和梯度下降法了。 定义： 泰勒公式是一个用函数在某点的信息描述其附近取值的公式。 公式： 一阶泰勒展开式： 在机器学习任务中，需要最小化损失函数 ，其中 是要求解的模型参数。梯度下降法常用来求解这种无约束最优化问题，它是一种迭代方法：选择初值 ，不断迭代更新 ，进行损失函数极小化。 迭代公式: 相对的，在函数空间里，有 此处把 看成提升树算法的第t步损失函数的值， 为第t-1步损失函数值，要使 ，则需要 ， 此处 为当前模型的负梯度值，即第t步的回归树需要拟合的值。 对于Huber损失和分位数损失，主要用于健壮回归，也就是减少异常点对损失函数的影响。 总结一下 GBDT 的学习算法： 算法步骤解释：

直流开关用英语怎么说 直流开关 dc switch; [例句]高压直流开关；转移回路；电弧；模拟计算； HVDC Breaker mutation Circuit Arc Simulating Calculation; 直流电刷用英语怎么说 直流电刷_有道翻译翻译结果： Dc brush brush 英 [bru028cu0283] 美 [bru028cu0283] n. 刷子；画笔；毛笔；争吵；与某人有效冲突；灌木丛地带；矮树丛；狐狸尾巴 vi. 刷；擦过；掠过；（经过时）轻触 vt. 刷；画； BRUSH 刷子,电刷,画笔 Carbon Brush 碳刷,炭刷,碳电刷 直流数显表用英语怎么说 直流数显表 DC digital display meter 重点词汇释义 数显digital display; digital readout 直流升压ic用英语怎么说 直流升压ic 英文：DC boost IC 直流 英文：direct-current (DC)； constant current； steady current； continuous current direct current ； 升压 英文：step up； boost； boosting； step-up 口水直流用英语怎么说 Mouth watering必须哗加ing. The delicious *** ell from the kitchen made us mouth watering. 直流小电机用英语怎么说 直流小电机_有道翻译 翻译结果： Small dc motor 高效直流升压电路用英语怎么说 高效直流升压电路_有道翻译 翻译结果： High efficiency dc booster circuit “直流屏” 用英语怎么说 direct current panel 参与来源:qkelect

GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是我自己工作中常用的模型，在实际工程中的运用也十分广泛。但是，我在现有的资料中，没有找到一个介绍得比较全面的文章。很多博客说了自己的理解，都是浅尝辄止，更有甚者是不加思考的抄袭，其中不乏错误（我会专门指出这些常见的错误）；李航的《统计学习方法》给出了比较好的数学解释，但是对于没有基础的初学者，他写的东西比较理论和晦涩，不易看懂（我也是后来才完全明白）；国外的一些论文等资料介绍得比较好，但是也缺乏全面的总结，另外这些文章对中文读者也有一定门槛。这里我总结一下我所有的知识，结合前人的各种文章，尝试写一篇GBDT的综述，希望大家轻拍。 要介绍GBDT，就不能不介绍其他相关的算法，比如Adaboost、随机森林等。我会简要说明这些算法，重点从这些算法和GBDT的区别上来说明GBDT。我还会介绍GBDT各种演变、参数的含义和我理解的这类模型的使用场景和相关参数的建议。 一、集成学习 GDBT、Adaboost、随机森林等，都属于集成学习（ensemble learning）的范畴。集成学习的含义是，通过结合多个学习器（或者说预测方法），来产生新的预测方法。 所谓三个臭皮匠顶上一个诸葛亮。一个最简单的例子是，我需要预测一只股票会不会上涨，有10个朋友有不同的意见。结合他们的意见，我的决策可能是： 又比如说，决定要不要给一个人发信用卡，有年龄、收入、学历、消费水平、婚姻状况很多维度的数据，一个好的预测可能在单一维度上需要很多划分，再组合这些维度：比如25<年龄<50且收入大于某个阈值，加上22<年龄<25且学历是在读硕士，加上消费水平>1k且是已婚女性，等等。 其中，组合成最后的预测方法的单位称为个体学习器（比如每个同事的意见、在年龄这个维度上的阈值分割等）。另外，如果集成方法要求个体学习器为“同质的”，则个体学习器也被称为基学习器（base learner）。 集成学习的关键和核心：如何产生“好而不同”的个体学习器。 即上述的维度都有一定的预测性，但是他们之间关注的角度或者说特征属性又不一致：如果你10个炒股的朋友都是你的大学同学，他们和你同样从事程序员工作，平常的对一个事物的看法也比较一致——那么，结合他们的意见，可能也没啥作用。 二、Boosting的含义和Adaboost Boost，提升。指的是如何将比较弱的个体学习器增强的方案。比如：个体学习器都是在一个维度上用一个阈值来划分样本（一刀切，英文称stump），Boost通过迭代，找到样本的划分阈值（一个维度上可能有多个阈值组合多次），重复T轮后组合这些个体学习器，得到最后的增强的结果。 常用的迭代方法有： Adaboost是一种十分常见的boost算法。它的核心思想是，通过迭代，给错误的样本更高的权重，以此来不断更新个体学习器，最后加权组合每一步的个体学习器来实现预测。 关于Adaboost的介绍很多，它的常用算法流程我简要叙述如下： 三、Adaboost的另外一种解释： Adaboost除了按之前的解释方法以外，也可以解释为把损失函数定义为指数函数的一种梯度下降的迭代方法。李航在《统计学习方法》中，命名为： 我把书的那一页直接贴图了，这样读者能看得清楚一点。大家有条件可以直接参阅书籍。 四、GBDT的基本算法 注意，我这里说的算法，是GBDT的一种类型，具体而言，是将最小化平方误差作为拟合目标，用回归树拟合当前残差的方案（后面一章会介绍其他方案）。 在这种算法中，GBDT是回归树，而不是分类树（但是并不意味着GBDT不能用于二分类问题，其他方案的GBDT可以用分类树！这个问题上很多博客都抄来抄去，一直犯错）。具体算法实现如下： 五、从另一个角度看GBDT，以及GBDT的其他变种 和Adaboost的两种解释类似，GBDT也有对应的数学解释。GBDT可以看做： 利用损失函数的负梯度来作为当前树的拟合目标。损失函数为平方函数时，损失函数的负梯度恰好就是上面说的残差。 它和Adaboost的区别是： 但是，一般的GBDT，损失函数是不限于平方函数的。 损失函数是平方函数时，问题是对Outlier敏感。 常用的损失函数有： 总结： 很多博客引用了以下的图： 但是这个图有一些错误，或者说可能让人混淆的地方： 六、GBDT的变形和参数建议 GBDT的一个重要的参数就是每个DT（Decision Tree）的深度。类似于Adaboost，如果每次迭代时树都完全长成，那么其实就成为了一个基本的决策树，会导致过拟合，也失去了Boost算法的意义。在一些文章中，很多人推荐把树的深度设为4到8之间，并且认为6是个不错的数值。我觉得，这个也要看变量的个数、样本数、每次迭代的步长（后文会介绍）有关。这实际上是一个经验活，而且和每次的训练场景之间相关。 GBDT在实际运用时，常常有两种变体： “Shrinkage”： 事实上这是一种正则化（regularization）方法，为了进一步过拟合，在每次对残差估计进行迭代时，不直接加上当前步所拟合的残差，而是乘以一个系数。 即：fm = fm-1 + λ * 当前回归数残差 λ为1时，即为不加Shrinkage的一般GBDT。 有文章指出，10 < λ * 迭代次数（或者说数的数目）< 100，是一个比较合适的学习速率。但是一般这个速率常常被设成了0.1，或者0.05。 “Bagging”： 每次迭代单步的树时，随机选一些样本的残差做拟合，而不是把所有样本的残差做拟合（常用的样本残差选取率为0.5-0.6）。这和随机森林的思想有类似之处，下一章详细介绍一下。 七、GBDT和Random Forest的区别简要 我们再简要说明一下另外一类集成学习的方法，Bagging Bagging，装袋。但是这名字其实是由Bootstrap Aggregating（加速聚合）而来。指的是用并行的方案生成各个各个学习器的方案。 具体而言，Random Forest通过随机抽样、随机选取特征来产生一棵树，最后通过每棵树的结果做线性结合来产生最终的预测结果。由于每棵树的生成过程不依赖于其他树（和GBDT明显区别，GBDT每棵树的产生需要依赖上一层树的结果），所以树的生成是并行的（这也是其成为Bagging的原因）。在RF中，每棵树都是几乎完全长成（但是仅仅预测了部分样本），树的深度会很大。 Boosting方法，每棵树是不能完全长成的，只需要一部分特征就去完成残差的一个迭代降低。个人认为，这特别适合解决这类问题：部分样本就用部分特征就能描述，而另外的样本可能需要其他的特征来描述，比如股票的样本有很多类型的股票，我们有的朋友对一种类型比较擅长，另外的朋友对别的类型比较擅长。我们目前的主要工作，恰好满足这个条件。 八、多说几句感想 能成事，解决实际的问题，需要吃透每一个点，了解每一种工具、每一个算法的由来、含义，特别是工作中的算法，如果只是略知一二，是不能很好地解决问题的。 学习时，真正把一个问题吃透，才有兴趣往下走。如果只是半桶水，似懂非懂，再往下会遇到很多麻烦，因为后面的知识往往依赖于前面的知识，后面的理解学习过程也会很慢。如果一个人前面没有完全吃透，后面学习花的时间会更多。在一个时间内没有达到预期的效果，没有正向反馈，就会对齐失去兴趣。 所以，只有把每个问题吃透，不漏疑点，才能保持兴趣。 什么算吃透？ 任何一个公式的由来，含义。公式从来不用记住，只是靠脑子里的理解就能写出来。 但是吃透一个问题，谈何容易！有三点： 根据我的观察（包括学生和老师），高中能做到所有知识点都能融汇贯通的一般都能去985大学，大学里更是只有极少数人能做到这一点。包括所谓的教授，30-50%都是一知半解（他可能只对自己科研的方向比较熟悉，但我认为这不是合格的教授）。 参考文档

u2003u2003中国有句老古话，叫“ 三个臭皮匠顶个诸葛亮 ”，说的是人多力量大，可也有句成语叫“ 乌合之众 ”。在机器学习中也有一类算法，将这两种思想融合起来，取其精华，它就是 集成学习 ，算法将不同的学习器融合在一起。 u2003u2003在集成学习中，算法不要求每个学习器性能最好，但是期望它们对问题具有不同的看法，Good But Different (好而不同)。 u2003u2003如果在分类问题上描述的话，所表示的就是具有不同的划分能力，对于一些样本学习器 能划分，对于另外一些样本，学习器 能划分。并不要求单个学习器对所有样本都具备划分能力。 u2003u2003用专业一点的属于来说的话，就是不同的学习器具有不同的偏好模型，但是每一个都是弱监督模型，集成学习将多个弱监督模型组合，得到一个好的强监督模型。其思想是，不同的学习器之间相互地错误纠正，以达到最终准确率的提升。 u2003u2003集成学习，其英文名称叫做( ensemble learning )，它通过将多个学习器集成在一起来达到学习的目的。主要是将有限的模型相互组合，其名称有时也会有不同的叫法，有时也会被称为多分类器系统( multi-classifier system )、委员会学习( committee learning )、Modular systems、classifier fusion、combination、aggregation等。这些概念相互之间互相联系，又有些许区别，对于概念的定义业界还没有达成共识。整个算法所表现出来的性能非常地强悍，许多高水平的竞赛(Knowledge Discovery and Data Mining、Kaggle)中都是首选。 u2003u2003在机器学习，满足训练集的假设不一定在实际应用中有同样好的表现，这样学习算法选择哪个假设进行输出的时候就面临着一定的风险，把多个假设集成起来能够降低这种风险（这可以理解为通过集成使得各个假设和目标假设之间的误差得到一定程度的抵消）。 u2003u2003在周志华西瓜书中通过Hoeffding不等式证明了， 随着集成中个体分类器数目的增大 ， 集成的错误率将指数级下降 ， 最终趋于零 。 u2003u2003集成学习先产生一组“个体学习器”( individual learner )，再通过某种策略将其结合起来。依据每个个体学习器所采用的学习算法是否相同，可以分为 同质集成 和 异质集成 。 u2003u2003集成学习器性能要好于单个个体学习器需要满足 好而不同 的两点要求： u2003u2003第一个条件相对来说比较容易实现，在当前问题下训练一个模型，结果比瞎猜的结果好就行了。 第二个条件是集成学习研究的核心问题 。每个个体学习器学习的都是同一个问题，所以个体学习器不可能做到完全相互独立。想想小时候，老师让你发表不同的观点，想想写论文的时候找创新点，人都很难做到这样一件事情，何况它只是一个小小的学习算法。 u2003u2003想要在个体学习器足够好的前提下，增强其多样性，我们可以直观上来想象一下。整个的算法学习过程是从数据到模型再到输出。 u2003u2003 首先考虑输入 。如果每个学习器学习不同的样本，那么可以学习出相对来说不同的个体学习器。那么现在的问题就是怎么划分训练样本，你可以随机抽取，或者利用不同的属性子集训练出不同的个体学习器。 u2003u2003 其次考虑模型 ，如果基学习器的模型不一样，也能训练出不同的个体学习器。 u2003u2003 最后考虑输出 ，如果我们依据标签的特性来进行划分，也能得到不同的个体学习器。 u2003u2003依据上述三点概念，主要有以下5种方法： u2003u2003从原始训练样本中产生不同的样本子集，然后利用不同的样本子集训练不同的个体学习器。如 Bagging 中使用的 自助采样 ， Boosting 中使用的 序列采样 。 u2003u2003这种训练样本扰动的方法简单高效，但 只对不稳定的基学习器有效 ，像 决策树 、 神经网络 等；对于稳定的基学习器，如线性学习器、支持向量机、朴素贝叶斯、K-NN等，就效果不明显，产生这个问题的原因就是因为稳定的基学习器，“变通能力”并不是很强。 u2003u2003说到Bagging和Boosting，这里详细介绍一下这两种经典的方法：集成学习分为个体学习其之间存在强以来关系、必须 串行生成的序列化方法-Boosting 和不存在强依赖关系， 可同时生成并行化方法-Bagging 。 u2003u2003具体的实现方法是：首先给每一个训练 样例赋予相同的权重 ，然后训练第一个基本分类器并用它来对训练集进行测试， 对于那些分类错误的测试样例提高其权重 （实际算法中是降低分类正确的样例的权重）， 然后用调整后的带权训练集训练第二个基本分类器 ，然后重复这个过程直到最后得到一个足够好的学习器。 u2003u2003Boosting中最著名算法是1997年Yoav Freund所提出的AdaBoost（Adaptive Boosting）方法。下图是AdaBoost论文Bing学术搜索结果： u2003u2003本文以周志华西瓜书推导过程为例，以“ 加性模型 ”（additive model）进行解析： u2003u2003将基学习器 线性组合，则基学习器的线性组合表示为如下 形式： u2003u2003定义整个学习器的损失函数为指数损失函数( exponential loss function )，期望指数损失函数最小化： u2003u2003其中 是真实函数， ， 表示样本的权值分布(对于错误的样本权重要高一点，正确的样本权重要低一点，所有的样本组合起来就相当于有一个分布)。 u2003u2003若基学习器的线性组合 能够使得指数损失函数最小化，一般的做法就是求偏导数，令其等于零，求解。由于 取值只有两种，所以其求偏导数之后的结果如下所示： u2003u2003令其偏导数为0，解得： u2003u2003有： u2003u2003这意味着若指数损失函数最小化，则分类错误率也将最小化。说明指数损失函数是原任务的替代函数，但由于其连续可微，所以用它替代 0/1 损失函数作为优化目标。上面这么多就是说接下来用这个连续的指数损失函数做进一步的处理。 u2003u2003在AdaBoost算法中，第一个基分类器 通过直接将基学习算法用于初始数据分布而得到；之后的 和 是通过迭代生成得到的。当基分类器 基于分布 产生之后，基分类器的权重 应该使得 最小化指数损失函数，只有 在判断错误的基分类器给予较小权值，判断正确的基分类器给予较大权值，才能使得 具有较准确的判断，从而最小化指数损失函数 u2003u2003其中 ，其实就是误判率。为了求得基分类器的权重，对其求导： u2003u2003再令导数为0，可得： u2003u2003到这里相当于自适应做完了，在这里，AdaBoost自适应的思想采取的是加权多数表决的方法，上述公式体现出来的就是加大分类器误差率小的弱分类器的权值，使其在表决中起较大作用。误差率较大的则相反。 u2003u2003现在要回到Boost的原理中对样本的处理，在改变这个样本的权值，或者说概率分布的时候，我们要实现的直观想法是： 提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权值 ， 降低那些被正确分类的样本的权值 。接下来我们去把这个公式证出来： u2003u2003 这里通过基学习器开始证明，看基学习器在什么样本分布下能够学出来最小化分类误差。 u2003u2003 AdaBoost 在得到 之后，调整样本分布，使得 能学出来之前的基学习器无法学习到的东西，能纠正 的一些错误，那这个 就能够最小化： u2003u2003注意到 ，上式可使用 的泰勒展开式近似为如下公式： u2003u2003 于是理想的基学习器： u2003u2003 注意到 是一个常数。令 表示一个分布： u2003u2003 依据数学期望的定义，等价于令: u2003u2003 由 ， ， ，有： u2003u2003 则理想的基学习器： u2003u2003由此可见，理想的 将在分布 下最小化分类误差。 和 的关系有： u2003u2003上述公式就是下图AdaBoost的第7步更新公式，整个的AdaBoost算法如下图所示： u2003u2003AdaBoost 算法第五行检查当前基分类器是否比随机猜测好，一旦不满足条件，当前基学习器即被抛弃，且学习过程停止。在这个请款下就有可能导致集成中包含基学习器数量过少，导致整体性能不佳。采用“重采样法”（re-sampling）来处理，即在每一轮学习中，根据样本分布对训练集重新采样，再用重采样而得到的样本集对基学习器进行训练，则可获得重启动。 u2003u2003是并行式集成学习方法著名代表，基于自助采样法( bootstrap sampling )，给定包含 个样本的数据集，有放回随机采样，经过 次得到含有 个样本的采样集，这样的采样，初始训练集中约有 的样本出现在采样集中。 u2003u2003照这样采样出 个含 个训练样本的采样集，然后基于每个采样集训练一个基学习器，再将这些基学习器进行结合。在预测输出时，Bagging通常对分类任务使用 简单投票法 。对回归任务使用 简单平均法 。 u2003u2003上图中 表示自助采样产生的样本分布。 u2003u2003输入属性扰动通常是从初始属性集中抽取出若干个属性子集，然后利用不同的属性子集训练出不同的个体学习器。比如有： u2003u2003 RF 在以 决策树 为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入随机属性。传统决策树在选择划分属性时是在当前结点的属性集合中选择一个最优属性；而在RF中，对基决策树的每个结点， 先从该结点的属性集合中随机选择一个包含 个属性的子集 ， 然后再从这个子集中选择一个最优属性用于划分 。 u2003u2003随机森林中基学习器多样性不仅来自样本扰动，还来自属性扰动，使得最终集成的泛化性能可通过个体学习器之间差异度的增加而进一步提升。 u2003u2003但这类输入属性扰动的方法只对大量冗余属性的数据集有效，但若数据集只包含少量属性，或者冗余属性很少，则不宜使用。随机森林由于起始引入了属性扰动，性能会比Bagging差一点，但随着个体数量增多，随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。 u2003u2003算法参数扰动指的是通过随机设置不同的参数来训练差别较大的个体学习器。如下图所示的神经网络的隐层神经元数、初始连接权值等不同。 u2003u2003此类方法对参数较多的算法有效，对参数较少的算法，可通过将其学习过程中某些环节用其他类似方法代替？从而达到扰动的目的。这可能也是发论文的一个点吧，自己以后可能也不咋用这个算法，就不去做算法调研了。 u2003u2003输出标记扰动是对训练样本的类别标记稍作变动，将原来的多分类问题随机转化 多个二分类问题 来训练基学习器。经典的一个算法就是纠错输出编码法（Error-Correcting Output Codes，ECOC） u2003u2003将每个类别对应一个长度为n的二进制位串（称为码字），共形成m个码字，这些码字的同一位描述了一个二值函数。学习结束后获得n个二分器，在分类阶段，每个二分器对输入样本产生的输出形成输出向量，然后由决策规则判定输入样本的类别。 u2003u2003这类方法对类数足够多的数据集有效，但若数据集包含的类数较少，则不宜使用。 u2003u2003混合扰动在同一个集成算法中同时使用上述多种扰动方法。比如随机森林就同时使用了训练样本扰动和输入属性扰动。 u2003u2003上文五点讨论的是如何产生好而不同的个体学习器。那产生了好而不同的个体学习器之后，我们如何结合这些策略？主要有 平均法 和常见的 投票法 (voting)，具体包括： u2003u2003简单地将输出结果平均一下 u2003u2003乘以权值系数将其加起来。 u2003u2003即若某标记得票过半数，则分类为该标记，否则拒绝分类。 u2003u2003分类为得票最多的标记，若同时有多个标记获最高票，则从中随机选取一个。 u2003u2003给每个个体学习器预测的类标记赋一个权值，分类为权值最大的标记。这里的权值通常为该个体学习器的分类置信度（类成员概率）。

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法。 u2003u2003GBDT中的树是回归树（不是分类树），GBDT用来做回归预测，调整后也可以用于分类。 u2003u2003GBDT的思想使其具有天然优势可以发现多种有区分性的特征以及特征组合。业界中，Facebook使用其来自动发现有效的特征、特征组合，来作为LR模型中的特征，以提高 CTR预估（Click-Through Rate Prediction）的准确性（详见参考文献5、6）；GBDT在淘宝的搜索及预测业务上也发挥了重要作用（详见参考文献7）。 回归树总体流程类似于分类树，区别在于，回归树的每一个节点都会得一个预测值，以年龄为例，该预测值等于属于这个节点的所有人年龄的平均值。分枝时穷举每一个feature的每个阈值找最好的分割点，但衡量最好的标准不再是最大熵，而是最小化平方误差。也就是被预测出错的人数越多，错的越离谱，平方误差就越大，通过最小化平方误差能够找到最可靠的分枝依据。分枝直到每个叶子节点上人的年龄都唯一或者达到预设的终止条件(如叶子个数上限)，若最终叶子节点上人的年龄不唯一，则以该节点上所有人的平均年龄做为该叶子节点的预测年龄。（引用自一篇博客，详见参考文献3） u2003u2003回归树算法如下图（截图来自《统计学习方法》5.5.1 CART生成）： 提升树是迭代多棵回归树来共同决策。当采用平方误差损失函数时，每一棵回归树学习的是之前所有树的结论和残差，拟合得到一个当前的残差回归树，残差的意义如公式：残差 = 真实值 - 预测值 。提升树即是整个迭代过程生成的回归树的累加。 u2003u2003举个例子，参考自一篇博客（参考文献 4），该博客举出的例子较直观地展现出多棵决策树线性求和过程以及残差的意义。 u2003u2003训练一个提升树模型来预测年龄： u2003u2003训练集是4个人，A，B，C，D年龄分别是14，16，24，26。样本中有购物金额、上网时长、经常到百度知道提问等特征。提升树的过程如下： 该例子很直观的能看到，预测值等于所有树值得累加，如A的预测值 = 树1左节点 值 15 + 树2左节点 -1 = 14。 u2003u2003因此，给定当前模型 fm-1(x)，只需要简单的拟合当前模型的残差。现将回归问题的提升树算法叙述如下： 提升树利用加法模型和前向分步算法实现学习的优化过程。当损失函数时平方损失和指数损失函数时，每一步的优化很简单，如平方损失函数学习残差回归树。 u2003u2003但对于一般的损失函数，往往每一步优化没那么容易，如上图中的绝对值损失函数和Huber损失函数。针对这一问题，Freidman提出了梯度提升算法：利用最速下降的近似方法，即利用损失函数的负梯度在当前模型的值，作为回归问题中提升树算法的残差的近似值，拟合一个回归树。（注：鄙人私以为，与其说负梯度作为残差的近似值，不如说残差是负梯度的一种特例）算法如下（截图来自《The Elements of Statistical Learning》）： 算法步骤解释： 推荐GBDT树的深度：6；（横向比较：DecisionTree/RandomForest需要把树的深度调到15或更高） u2003u2003以下摘自知乎上的一个问答（详见参考文献8），问题和回复都很好的阐述了这个参数设置的数学原理。 u2003u2003【问】xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度？ u2003u2003用xgboost/gbdt在在调参的时候把树的最大深度调成6就有很高的精度了。但是用DecisionTree/RandomForest的时候需要把树的深度调到15或更高。用RandomForest所需要的树的深度和DecisionTree一样我能理解，因为它是用bagging的方法把DecisionTree组合在一起，相当于做了多次DecisionTree一样。但是xgboost/gbdt仅仅用梯度上升法就能用6个节点的深度达到很高的预测精度，使我惊讶到怀疑它是黑科技了。请问下xgboost/gbdt是怎么做到的？它的节点和一般的DecisionTree不同吗？ u2003u2003【答】 u2003u2003这是一个非常好的问题，题主对各算法的学习非常细致透彻，问的问题也关系到这两个算法的本质。这个问题其实并不是一个很简单的问题，我尝试用我浅薄的机器学习知识对这个问题进行回答。 u2003u2003一句话的解释，来自周志华老师的机器学习教科书（ 机器学习-周志华）：Boosting主要关注降低偏差，因此Boosting能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成；Bagging主要关注降低方差，因此它在不剪枝的决策树、神经网络等学习器上效用更为明显。 u2003u2003随机森林(random forest)和GBDT都是属于集成学习（ensemble learning)的范畴。集成学习下有两个重要的策略Bagging和Boosting。 u2003u2003Bagging算法是这样做的：每个分类器都随机从原样本中做有放回的采样，然后分别在这些采样后的样本上训练分类器，然后再把这些分类器组合起来。简单的多数投票一般就可以。其代表算法是随机森林。Boosting的意思是这样，他通过迭代地训练一系列的分类器，每个分类器采用的样本分布都和上一轮的学习结果有关。其代表算法是AdaBoost, GBDT。 u2003u2003其实就机器学习算法来说，其泛化误差可以分解为两部分，偏差（bias)和方差(variance)。这个可由下图的式子导出（这里用到了概率论公式D(X)=E(X 2)-[E(X)] 2）。偏差指的是算法的期望预测与真实预测之间的偏差程度，反应了模型本身的拟合能力；方差度量了同等大小的训练集的变动导致学习性能的变化，刻画了数据扰动所导致的影响。这个有点儿绕，不过你一定知道过拟合。 u2003u2003如下图所示，当模型越复杂时，拟合的程度就越高，模型的训练偏差就越小。但此时如果换一组数据可能模型的变化就会很大，即模型的方差很大。所以模型过于复杂的时候会导致过拟合。 u2003u2003当模型越简单时，即使我们再换一组数据，最后得出的学习器和之前的学习器的差别就不那么大，模型的方差很小。还是因为模型简单，所以偏差会很大。 u2003u2003也就是说，当我们训练一个模型时，偏差和方差都得照顾到，漏掉一个都不行。 u2003u2003对于Bagging算法来说，由于我们会并行地训练很多不同的分类器的目的就是降低这个方差(variance) ,因为采用了相互独立的基分类器多了以后，h的值自然就会靠近.所以对于每个基分类器来说，目标就是如何降低这个偏差（bias),所以我们会采用深度很深甚至不剪枝的决策树。 u2003u2003对于Boosting来说，每一步我们都会在上一轮的基础上更加拟合原数据，所以可以保证偏差（bias）,所以对于每个基分类器来说，问题就在于如何选择variance更小的分类器，即更简单的分类器，所以我们选择了深度很浅的决策树。 最近引起关注的一个Gradient Boosting算法：xgboost，在计算速度和准确率上，较GBDT有明显的提升。xgboost 的全称是eXtreme Gradient Boosting，它是Gradient Boosting Machine的一个c++实现，作者为正在华盛顿大学研究机器学习的大牛陈天奇 。xgboost最大的特点在于，它能够自动利用CPU的多线程进行并行，同时在算法上加以改进提高了精度。它的处女秀是Kaggle的 希格斯子信号识别竞赛，因为出众的效率与较高的预测准确度在比赛论坛中引起了参赛选手的广泛关注。值得我们在GBDT的基础上对其进一步探索学习。 参考文献 1、《The Elements of Statistical Learning》 2、《统计学习方法》 3、 http://blog.csdn.net/puqutogether/article/details/44593647 4、 http://blog.csdn.net/suranxu007/article/details/49910323 5、 http://blog.csdn.net/lilyth_lilyth/article/details/48032119 6、《Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook》 7、 http://www.searchtb.com/2010/12/an-introduction-to-treelink.html 8、 https://www.zhihu.com/question/45487317

提速方案。

gradient boosting表现好是因为：梯度提升梯度是一种通过循环迭代将模型添加到集合中集成的方法。它首先用单个模型初始化集合，其预测可能非常稚拙的。(即使它的预测非常不准确，随后对集合的添加也会解决这些错误。)Gradient Boosting算法是一种使用数值优化的函数估计方法，决策树是梯度提升框架中最常用的函数（predictive learner）。梯度提升决策树（GBDT），其中决策树按顺序训练，每棵树通过拟合负梯度来建模。决策树这样的弱学习者在boosting和集成方法中很受欢迎，但是将神经网络与boosting/集成方法相结合以获得比单个大型／深层神经网络更好的性能已经做了大量的工作。在之前开创性工作中，全连接的MLP以一层一层的方式进行训练，并添加到级联结构的神经网络中。他们的模型并不完全是一个boosting模型，因为最终的模型是一个单一的多层神经网络。

算法不在于知道有哪些,而在于知道何种情况下能用哪种.

Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。 Adaboost算法已被证明是一种有效而实用的Boosting算法。该算法是Freund和Schapire于1995年对Boosting算法的改进得到的，其算法原理是通过调整样本权重和弱分类器权值，从训练出的弱分类器中筛选出权值系数最小的弱分类器组合成一个最终强分类器。基于训练集训练弱分类器，每次下一个弱分类器都是在样本的不同权值集上训练获得的。每个样本被分类的难易度决定权重，而分类的难易度是经过前面步骤中的分类器的输出估计得到的。 Adaboost算法在样本训练集使用过程中，对其中的关键分类特征集进行多次挑选，逐步训练分量弱分类器，用适当的阈值选择最佳弱分类器，最后将每次迭代训练选出的最佳弱分类器构建为强分类器。其中，级联分类器的设计模式为在尽量保证感兴趣图像输出率的同时，减少非感兴趣图像的输出率，随着迭代次数不断增加，所有的非感兴趣图像样本都不能通过，而感兴趣样本始终保持尽可能通过为止。 1. 先通过对N个训练样本的学习得到第一个弱分类器 2. 将分错的样本和其他的新数据一起构成一个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第二个弱分类器 3. 将1和2都分错了的样本加上其他的新样本构成另一个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第三个弱分类器 4. 最终经过提升的强分类器。即某个数据被分为哪一类要由各分类器权值决定 由Adaboost算法的描述过程可知，该算法在实现过程中根据训练集的大小初始化样本权值，使其满足均匀分布，在后续操作中通过公式来改变和规范化算法迭代后样本的权值。样本被错误分类导致权值增大，反之权值相应减小，这表示被错分的训练样本集包括一个更高的权重。这就会使在下轮时训练样本集更注重于难以识别的样本，针对被错分样本的进一步学习来得到下一个弱分类器，直到样本被正确分类。在达到规定的迭代次数或者预期的误差率时，则强分类器构建完成。 （1）很好的利用了弱分类器进行级联 （2）可以将不同的分类算法作为弱分类器 （3）AdaBoost具有很高的精度 （4）相对于bagging算法和Random Forest算法，AdaBoost充分考虑的每个分类器的权重 （1）AdaBoost迭代次数也就是弱分类器数目不太好设定，可以使用交叉验证来进行确定 （2）数据不平衡导致分类精度下降 （3）训练比较耗时，每次重新选择当前分类器最好切分点 看到这个算法你是不是似曾相识？对，他们都是由多个弱算法组合成一个强算法的原理。印证了“三个臭皮匠赛过诸葛亮”。但是其实他们棣属于不同的算法框架： 1）Bagging + 决策树 = 随机森林 2）AdaBoost + 决策树 = 提升树 那么bagging和boosting分别是什么呢？ Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。 A）从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本（在训练集中，有些样本可能被多次抽取到，而有些样本可能一次都没有被抽中）。共进行k轮抽取，得到k个训练集。（k个训练集之间是相互独立的） B）每次使用一个训练集得到一个模型，k个训练集共得到k个模型。（注：这里并没有具体的分类算法或回归方法，我们可以根据具体问题采用不同的分类或回归方法，如决策树、感知器等） C）对分类问题：将上步得到的k个模型采用投票的方式得到分类结果；对回归问题，计算上述模型的均值作为最后的结果。（所有模型的重要性相同） 其主要思想是将弱分类器组装成一个强分类器。在PAC（概率近似正确）学习框架下，则一定可以将弱分类器组装成一个强分类器。关于Boosting的两个核心问题： 通过提高那些在前一轮被弱分类器分错样例的权值，减小前一轮分对样例的权值，来使得分类器对误分的数据有较好的效果。 通过加法模型将弱分类器进行线性组合，比如AdaBoost通过加权多数表决的方式，即增大错误率小的分类器的权值，同时减小错误率较大的分类器的权值。而提升树通过拟合残差的方式逐步减小残差，将每一步生成的模型叠加得到最终模型。 Bagging：训练集是在原始集中有放回选取的，从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的。 Boosting：每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样例在分类器中的权重发生变化。而权值是根据上一轮的分类结果进行调整。 Bagging：使用均匀取样，每个样例的权重相等 Boosting：根据错误率不断调整样例的权值，错误率越大则权重越大。 Bagging：所有预测函数的权重相等。 Boosting：每个弱分类器都有相应的权重，对于分类误差小的分类器会有更大的权重。 Bagging：各个预测函数可以并行生成 Boosting：各个预测函数只能顺序生成，因为后一个模型参数需要前一轮模型的结果。 这两种方法都是把若干个分类器整合为一个分类器的方法，只是整合的方式不一样，最终得到不一样的效果，将不同的分类算法套入到此类算法框架中一定程度上会提高了原单一分类器的分类效果，但是也增大了计算量。

Adaboost算法基本原理就是将多个弱分类器弱分类器一般选用单层决策树进行合理的结合，使其成为一个强分类器。资料扩展：Boosting，也称为增强学习或提升法，是一种重要的集成学习技术，能够将预测精度仅比随机猜度略高的弱学习器增强为预测精度高的强学习器，这在直接构造强学习器非常困难的情况下，为学习算法的设计提供了一种有效的新思路和新方法。作为一种元算法框架，Boosting几乎可以应用于所有目前流行的机器学习算法以进一步加强原算法的预测精度，应用十分广泛，产生了极大的影响。而AdaBoost正是其中最成功的代表，被评为数据挖掘十大算法之一。在AdaBoost提出至今的十几年间，机器学习领域的诸多知名学者不断投入到算法相关理论的研究中去，扎实的理论为AdaBoost算法的成功应用打下了坚实的基础。AdaBoost的成功不仅仅在于它是一种有效的学习算法，还在于它让Boosting从最初的猜想变成一种真正具有实用价值的算法；算法采用的一些技巧，如:打破原有样本分布，也为其他统计学习算法的设计带来了重要的启示；相关理论研究成果极大地促进了集成学习的发展。

BRAIN BOOSTING POWDER 补益大脑粉剂（粉末）brain-boosting补益大脑BRAIN大脑 BOOSTINGboosting 全球发音 跟读 口语练习n. 助推，局部通风；升压加力v. 推进（boost的现在分词形式POWDER粉末Extracted from the ancient ginkgo tree, ginkgo biloba is considered the best of all brain-boosting supplements on the market. 采摘自古老银杏树的银杏叶，被认为是市场上所有补脑品中最好的。

以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boosting tree)，包括GBDT,xgboost,adaboost。 Bootstrap是一种有放回的抽样方法思想。 该思想的应用有两方面：bagging和boosting 虽然都是有放回的抽样，但二者的区别在于：Bagging采用有放回的均匀取样，而Boosting根据错误率来取样（Boosting初始化时对每一个训练例赋相等的权重1／n，然后用该学算法对训练集训练t轮，每次训练后，对训练失败的训练例赋以较大的权重），因此Boosting的分类精度要优于Bagging。Bagging的训练集的选择是随机的，各轮训练集之间相互独立，而Boostlng的各轮训练集的选择与前面各轮的学习结果有关。 Bagging主要关注降低方差，Boosting关注的主要是降低偏差。 (Gradient Boosting Decision Tree梯度提升树) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。与其他有监督算法一样，可用于分类问题的识别和预测问题的解决。 该集成算法体现了3方面的优势，分别是提升Boosting，梯度Gradient，和决策树Decision Tree。提升是指将多个弱分类器通过线下组合实现强分类器的过程，梯度是指算法在提升过程中求解损失函数时增强了灵活性和便捷性，决策树是指算法所使用的弱分类器为CART回归树。 先讨论决策树，随机森林是利用Bootstrap抽样技术生成多个数据集，然后通过这些数据集构造多棵决策树，进而运用投票或平均的思想实现分类和预测问题的解决，但是这样的随机性会导致树与树之间并没有太多的相关性，往往会导致随机森林算法在拟合效果上不好，于是有了“提升”的概念，即通过改变样本点的权值和各个弱分类器的权重，将这些弱分类器组合，实现预测准确性的突破，然后又为了求解损失函数容易和方便，又提出了GBDT。 GBDT的核心在于累加所有树的结果作为最终结果，回归树（预测实数值）是可以累加的，而分类树（分类标签值）是没办法累加的，所以GBDT中的树都是回归树，不是分类树，尽管GBDT调整后也可用于分类但不代表GBDT的树是分类树。即GDBT调整之后可以用于分类问题，但是内部还是回归树。 这部分和决策树中的是一样的，无非就是特征选择。回归树用的是最小化均方误差，分类树是用的是最小化基尼指数（CART） 以年龄为例： 回归树在每个节点（不一定是叶子节点）都会得一个预测值，该预测值等于属于这个节点的所有人年龄的平均值。分枝时穷举每一个feature的每个阈值找最好的分割点，但衡量最好的标准不再是最大熵，而是最小化均方差--即（每个人的年龄-预测年龄）^2 的总和 / N，或者说是每个人的预测误差平方和 除以 N。这很好理解，被预测出错的人数越多，错的越离谱，均方差就越大，通过最小化均方差能够找到最靠谱的分枝依据。分枝直到每个叶子节点上人的年龄都唯一或者达到预设的终止条件（如叶子个数上限），若最终叶子节点上人的年龄不唯一，则以该节点上所有人的平均年龄做为该叶子节点的预测年龄。 Boosting，迭代，即通过迭代多棵树来共同决策。他的思想来源是三个臭皮匠顶个诸葛亮，Boost是"提升"的意思，一般Boosting算法都是一个迭代的过程，每一次新的训练都是为了改进上一次的结果。 GBDT是把所有树的结论累加起来做最终结论的，每棵树的结论并不是年龄本身，而是年龄的一个累加量。GBDT的核心就在于，每一棵树学的是之前所有树结论和的残差，这个残差就是一个加预测值后能得真实值的累加量。 比如A的真实年龄是18岁，但第一棵树的预测年龄是12岁，差了6岁，即残差为6岁。那么在第二棵树里我们把A的年龄设为6岁去学习，如果第二棵树真的能把A分到6岁的叶子节点，那累加两棵树的结论就是A的真实年龄；如果第二棵树的结论是5岁，则A仍然存在1岁的残差，第三棵树里A的年龄就变成1岁，继续学。 是boosting，但不是Adaboost。GBDT不是Adaboost Decistion Tree。就像提到决策树大家会想起C4.5，提到boost多数人也会想到Adaboost。Adaboost是另一种boost方法，它按分类对错，分配不同的weight，计算cost function时使用这些weight，从而让“错分的样本权重越来越大，使它们更被重视”。Bootstrap也有类似思想，它在每一步迭代时不改变模型本身，也不计算残差，而是从N个样本训练集中按一定概率重新抽取N个样本出来（单个样本可以被重复抽样），对这N个新的样本再训练一轮。由于数据集变了迭代模型训练结果也不一样，而一个样本被前面分错的越厉害，它的概率就被设的越高，这样就能同样达到逐步关注被分错的样本，逐步完善的效果。Adaboost的方法被实践证明是一种很好的防止过拟合的方法。Adaboost是一种最具代表的提升树。Adaboost也可以用于分类或者回归。 GBDT是提升算法的扩展板，在原始的提升算法中，如果损失函数为平方损失或指数损失，求解损失函数的最小值问题会很简单，但如果损失函数为更一般的函数（比如绝对值损失函数获Huber损失函数）,目标值的求解会复杂，Freidman提出了梯度提升算法，即在第m轮基础模型中，利用损失函数的负梯度值作为该轮基础模型损失值的近似，并利用这个近似值构建下一轮基础模型。 Gradient体现在：无论前面一颗树的cost function是什么，是均方差还是均差，只要它以误差作为衡量标准，那么残差向量都是它的全局最优方向，这就是Gradient。 GBDT适用范围： GBDT可以适用于回归问题（线性和非线性），相对于logistic regression仅能用于线性回归，GBDT适用面更广。 GBDT也可用于二分类问题（设定阈值，大于为正，否则为负）和多分类问题。 优点： 参数少，准确率高，运算时间少，对异常数据稳定。 GBDT和随机森林 GBDT和随机森林的相同点： 都是由多棵树组成 最终的结果都由多棵树共同决定 GBDT和随机森林的不同点： 组成随机森林的可以是分类树、回归树；组成GBDT只能是回归树 组成随机森林的树可以并行生成（Bagging）；GBDT只能串行生成（Boosting） 对于最终的输出结果而言，随机森林使用多数投票或者简单平均；而GBDT则是将所有结果累加起来，或者加权累加起来 随机森林对异常值不敏感，GBDT对异常值非常敏感 随机森林对训练集一视同仁权值一样，GBDT是基于权值的弱分类器的集成 随机森林通过减小模型的方差提高性能，GBDT通过减少模型偏差提高性能 注： GBDT相比于决策树有什么优点 泛化性能更好！GBDT的最大好处在于，每一步的残差计算其实变相的增大了分错样本的权重，而已经分对的样本则都趋向于0。这样后面就更加专注于那些分错的样本。 Gradient体现在哪里？ 可以理解为残差是全局最优的绝对方向，类似于求梯度。 通过组合多个分类器（可以不同）的分类结果，获得了比简单的分类器更好的效果。选择不同的分类器可以缓解同一分类器可能放大的过拟合问题。 有三种集成方法：Bagging、Boosting 和 Random Forset。Bagging通过随机抽样 S 次（有放回的抽样），得到 S 个与原数据集大小相同的数据集，作用到 S 个分类器上，最后根据投票决定分到哪一个类；Boosting 在 Bagging 上更进一步，它在数据集上顺序应用了多个不同的分类器。 Boosting 中最流行的的一个算法是 AdaBoost，是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，以弱学习器作为基分类器，并且输入数据，使其通过权重向量进行加权。在第一次迭代中，所有数据等权重，在后续迭代中，前次迭代中分错的数据的权值增大，将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。这种针对错误的调节能力正是 AdaBoost 的长处。 AdaBoost的具体做法： （1）提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权值，降低那些被正确分类的样本的权值。这样一来，那些没有得到正确分类的数据，由于其权值的加大而受到后一轮弱分类器的关注。 （2）采用加权多数表决。具体的，加大分类错误率低的分类器的权值，使其在表决中起较大作用，减少分类误差率大的弱分类器的权值，使其在表决中起较小作用。 三部分组成： （1）分类器权重更新公式 （2）样本分布（也就是样本权重）更新公式 （3）加性模型。 最小化指数损失函数 优点： 很好的利用了弱分类器进行级联； 可以将不同的分类算法作为弱分类器； AdaBoost 具有很高的精度； 相对于 Bagging 算法和 Random Forest 算法，AdaBoost 充分考虑的每个分类器的权重； 不改变所给的训练数据，而不断改变训练数据的权值分布，使得训练数据在基本分类器的学习中起不同的作用。这是AdaBoost的一个特点； 利用基本分类器的加权线性组合构建最终分类器，是AdaBoost的另一个特点； AdaBoost被实践证明是一种很好的防止过拟合的方法； 泛化错误率低，易编码，可以应用在大部分分类器上，无参数调整。 缺点： AdaBoost 迭代次数也就是弱分类器数目不太好设定，可以使用交叉验证来进行确定； 数据不平衡导致分类精度下降； 训练比较耗时，每次重新选择当前分类器最好切分点； AdaBoost只适用于二分类问题； 对离散点敏感。 应用领域： 模式识别、计算机视觉领域，用于二分类和多分类场景。 自变量包括客户的性别、受教育水平、年龄、婚姻状况、信用额度、6个月的历史还款状态、账单金额以及还款金额，因变量y表示用户在下个月的信用卡还款是否存在违约的情况（1表示违约，9表示不违约） 首先查看因变量中各类别的比例差异，通过饼图： 违约客户比例占比22.1%，不违约客户占比77.9%，总体来说，两个类别的比例不算失衡。 一般而言，如果两个类别比例为9：1，则认为失衡，为99：1，认为严重失衡。 拆分数据 使用模型默认参数，准确率为81.25%，预测客户违约（y=1）的精确率为68%，覆盖率为32%，绘制ROC曲线 面积AUC为0.78，不到0.8，通过调整参数，即交叉验证的方法来选择相对合理的参数值，并且可以进一步做特征筛选（按照重要因素） 取出重要性比较高的变量再利用交叉验证选择参数建模 先对基础模型决策树DecisionTreeClassifier的参数进行调优 经过5重交叉验证，最大的树深度选择为3 再对提升树AdaBoostClassifier模型的参数调优 经过5重交叉验证，AdaBoost算法的最佳基础模型个数为300，学习率为0..01 基于以上调参结果重新构造模型 准确率只提升了0.35%,可以考虑其他模型 与AdaBoost结果一致，说明GBDT采用一阶导函数的值近似残差是合理的

集成学习的基本思想是“将多个模型组合在一起通常可以产生更强大的模型”，它通过构建多个个体学习器，再用某种策略将其结合起来完成学习任务。 为了将多个个体学习器集成起来，获得比单一个体学习器更好的性能， 个体学习器的性能不能太差，而且个体学习器间要有差异。如何产生有差异的模型，是集成学习的关键 。 根据集成的模型可分为同质集成和异质集成。同质集成学习中的模型是同类型的，如都是神经网络或者都是决策树；异质集成学习中的模型包含不同类型的模型，如可以包含神经网络和决策树。 Boosting先基于初始训练集得到一个弱学习器，再根据当前弱学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得较难的样本（即弱学习器学的不好的样本）得到更多关注，基于调整后的样本训练新的弱学习器。如此重复进行，直到训练了所需数目的弱学习器，将他们加权集成，得到最终模型。 Boosting更关注模型偏差，Adaboost是该类算法的典型代表。 个体学习器无强依赖关系的集成算法，对训练集进行采样，得到若干个不同的子集，由每个数据子集训练得到不同的个体学习器。为保证每个弱学习器都可被较好的训练，可采用有交叠的数据子集以避免无交叠数据子集过小。 给定数据集，从数据集D中随机取出样本a放到子集A中，再将a放回D，这样在下次取样时仍有可能被取到。如此重复采样，得到T个大小为m的子集，分别在每个子集上训练得到T个弱学习器。 Bagging通常用投票法或平均法来得到最终输出。 随机森林是Bagging的变体，它以决策树为基学习器来构建模型集成，在决策树训练过程中引入了随机集成。 上述提到的主要是同质集成，Stacking可实现异质集成，可参考 常用的模型集成方法介绍：bagging、boosting、stacking

xgboost是时下热门的机器学习算法，在面试和竞赛中出现的频率非常高，但网上却没有一篇能够完全讲清楚的文章，因此，本文旨在用尽量少的公式，将xgboost讲清楚，明白，透彻。 xgboost是Boost（提升）算法家族中的一员，Boost根本思想在于通过多个简单的弱分类器，构建出准确率很高的强分类器。简单地来说，Boost（提升）就是指每一步我都产生一个弱预测模型，然后加权累加到总模型中，可以用于回归和分类问题。如果每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯度方向，则称之为梯度提升(Gradient boosting)，这样若干步以后就可以达到逼近损失函数局部最小值的目标。 boosting集成学习，由多个相关联的决策树联合决策，什么叫相关联，举个例子，有一个样本[数据->标签]是[(2，4，5)-> 4]，第一棵决策树用这个样本训练得预测为3.3，那么第二棵决策树训练时的输入，这个样本就变成了[(2，4，5)-> 0.7]，也就是说，下一棵决策树输入样本会与前面决策树的训练和预测相关。其中，0.7是模型预测和样本标记的差，称为残差。我们每次要学习的目标是上次学习的残差，直到残差小到满足我们的要求或其他终止条件。这个残差就是一个加预测值后能得真实值的累加量。 上面的例子，如果第二次直接预测得到0.7，并不一定好，因为每次走一小步逐渐逼近结果的效果，要比每次迈一大步很快逼近结果的方式更容易避免过拟合。换句话说我们思想不完全信任每一个棵残差树，我们认为每棵树只学到了真理的一小部分，累加的时候只累加一小部分，只有通过多学几棵树才能弥补不足。 与之对比的是random forest（随机森林）算法，各个决策树是独立的、每个决策树在样本堆里随机选一批样本，随机选一批特征进行独立训练，各个决策树之间没有啥毛线关系。 xgboost本质上就是k个CART树，k是一个正整数。 CART树也叫分类与回归树，是一种决策树，既能做分类任务也能做回归任务。分类树的输出是样本的类别， 回归树的输出是一个实数（连续型变量）。 回归树的运行流程与分类树基本类似，但有以下两点不同之处： 对于回归问题，我们常用的损失函数是MSE（均方误差），即： 对于分类问题，我们常用的损失函数是对数损失函数： 前面提到，xgboost是具有k个CART树的集成学习算法，那么问题来了，我们应该怎么得到这k个树，k又是多少呢？（注意：不是随机得到k个树，是一个一个来，后一个依赖于前一个） 在我们一颗接着一颗树的构建过程中，我们的目标是：预测误差尽量小，叶子节点尽量少，节点数值尽量不极端。第一个目标很清晰，而第二个目标的原因是因为树的复杂度越低，泛化能力越强，在后面我们会知道叶子节点数量是树的复杂度计算中的一个考量，叶子节点数越多，树越复杂。节点数值尽量不极端指的是某棵树对一个样本的预测值相对于其它树对这个样本的预测值相差比较大，比如某个样本label数值为4，那么第一个回归树预测3，第二个预测为1；另外一组回归树，一个预测2，一个预测2，那么倾向后一种，为什么呢？前一种情况，第一棵树学的太多，太接近4，也就意味着有较大的过拟合的风险。 生成决策树：决策树算法相信大家都比较熟悉了，还不清楚的读者请先了解一下决策树算法。在xgboost中，生成决策树时，划分属性的方式如下： 为了更好的解释xgboost算法，我们必须定义一些公式了。 首先是模型的预测：模型的目标函数：综上，我们可以将损失函数用以下函数表示： 但是，损失函数一定是二次函数吗？如果不是，就泰勒展开成二次，简单粗暴。 它背后的思路就是在损失函数上执行梯度下降，然后用基学习器对其进行拟合。当梯度为负时，我们称它为伪残差，因为它们依然能间接帮助我们最小化目标函数。 建树的过程中，在以下情况下完成这棵树的创建： （1）当引入的分裂带来的增益小于一个阀值的时候，我们可以剪掉这个分裂，所以并不是每一次分裂loss function整体都会增加的，有点预剪枝的意思。 （2）当树达到最大深度时则停止建立决策树，设置一个超参数max_depth，树太深很容易出现的情况学习局部样本，过拟合。 （3）当样本权重和小于设定阈值时则停止建树。 1）将树模型的复杂度加入到正则项中，来避免过拟合，因此泛化性能会好于GBDT。XGBoost的正则项会惩罚具有多个叶子节点的树结构。 2）损失函数是用泰勒展开式展开的，同时用到了一阶导和二阶导，可以加快优化速度。 3）和GBDT只支持CART作为基分类器之外，还支持线性分类器，在使用线性分类器的时候可以使用L1，L2正则化。 4）引进了特征子采样，像RandomForest那样，这种方法既能降低过拟合，还能减少计算。 5）在寻找最佳分割点时，考虑到传统的贪心算法效率较低，实现了一种近似贪心算法，用来加速和减小内存消耗，除此之外还考虑了稀疏数据集和缺失值的处理，对于特征的值有缺失的样本，XGBoost依然能自动找到其要分裂的方向。 6）XGBoost支持并行处理，XGBoost的并行不是在模型上的并行，而是在特征上的并行，将特征列排序后以block的形式存储在内存中，在后面的迭代中重复使用这个结构。这个block也使得并行化成为了可能，其次在进行节点分裂时，计算每个特征的增益，最终选择增益最大的那个特征去做分割，那么各个特征的增益计算就可以开多线程进行。

目标检测算法是计算机视觉领域的一种重要技术，它能够自动地从图像或视频中检测出特定的目标，并给出它们在图像中的位置和大小等信息。目标检测算法的应用非常广泛，例如安防监控、自动驾驶、智能物流等领域都需要使用目标检测算法。目前，主要的目标检测算法包括：基于传统机器学习方法的目标检测算法，如Haar特征、HOG特征和SIFT特征等。基于深度学习的目标检测算法，如RCNN系列、YOLO系列和SSD等。其中，RCNN系列算法包括RCNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN和Mask-RCNN等。它们采用了候选区域提取和分类的两阶段策略，先通过区域提取方法选出可能包含目标的候选区域，然后再对这些区域进行分类和回归等操作。YOLO系列算法包括YOLO、YOLOv2、YOLOv3和YOLOv4等。它们采用了单阶段的检测策略，将图像划分为若干个网格，每个网格预测出固定数量和类别的目标，并预测它们的位置和大小。SSD算法是基于锚点的单阶段检测算法，它采用了多尺度特征图进行目标检测，并对每个特征图的每个位置设置多个锚点来检测不同大小和形状的目标。

boosting[英]["bu:stu026au014b][美]["bu:stu026au014b]n.增[升]压; 加大推力[功率]，加速（发动机）; 助推; v.促进( boost的现在分词 ); 增加; 吹捧; 向上推起; 例句:1.Africa"s enthusiasm for technology is boosting growth. 非洲对技术的热情促进了经济的增长。2.Responsibility for boosting growth must be more evenly split with politicians. 政治家必须承担促进经济增长的更加均匀的责任。

boostingvt增加；促进，提高；吹捧；向上推起；宣扬；[美国俚语]尤指在商店行窃，偷窃；提高，增加；帮助；吹捧；加速[助推]器；Boost库是一个可移植、提供源代码的C++库，作为标准库的后备，是C++标准化进程的开发引擎之一。Boost库由C++标准委员会库工作组成员发起，其中有些内容有望成为下一代C++标准库内容。在C++社区中影响甚大，是不折不扣的“准”标准库。Boost由于其对跨平台的强调，对标准C++的强调，与编写平台无关。大部分boost库功能的使用只需包括相应头文件即可，少数（如正则表达式库，文件系统库等）需要链接库。但Boost中也有很多是实验性质的东西，在实际的开发中实用需要谨慎。

Boosting 作为一种通用的学习算法，可以提高任一给定算法的性能。Kearns and Valiant最先指出，在PAC学习模型中，若存在一个多项式级的学习算法来识别一组概念，并且识别率很高，那么这组概念是强可学习的；而如果学习算法识别一组概念的正确率仅比随机猜测的略好，那么这组概念是弱可学习的。如果能将一个弱学习算法提升为强学习算法，那么在学习概念时，只要找到一个比随机猜测略好的弱学习算法，就可以将其提升为强学习算法，而不必直接去找通常情况下很难获得的强学习算法。boosting中最基本的是adaboost,你要是弄清楚这个算法其他主要原理都差不多,只是实现手段或者说采用的数学公式不同。它是这样的：先对所有样本辅以一个抽样权重（一般开始的时候权重都一样即认为均匀分布）,在此样本上训练一个分类器对样本分类,这样可以得到这个分类器的误差率,我们根据它的误差率赋以一个权重,大体是误差越大权重就越小,针对这次分错的样本我们增大它的抽样权重。这样训练的下一个分类器就会侧重这些分错的样本,然后有根据它的误差率又计算权重,就这样依次迭代,最后我们得到的强分类器就是多个弱分类器的加权和.我们可以看出性能好的分类器权重大一些,这就体现了boosting的精髓。

详细解释下，boosting中最基本的是adaboost，你要是弄清楚这个算法其他主要原理都差不多，只是实现手段或者说采用的数学公式不同。它是这样的：先对所有样本辅以一个抽样权重（一般开始的时候权重都一样即认为均匀分布），在此样本上训练一个分类器对样本分类，这样可以得到这个分类器的误差率，我们根据它的误差率赋以一个权重，大体是误差越大权重就越小，针对这次分错的样本我们增大它的抽样权重，这样训练的下一个分类器就会侧重这些分错的样本，然后有根据它的误差率又计算权重，就这样依次迭代，最后我们得到的强分类器就是多个弱分类器的加权和。我们可以看出性能好的分类器权重大一些，这就体现了boosting的精髓。

【机器学习】Boosting和Bagging的差别boosting和bagging的差别：bagging中的模型是强模型，偏差低，方差高。目标是降低方差。在bagging中，每个模型的bias和variance近似相同，但是互相相关性不太高，因此一般不能降低Bias，而一定程度上能降低variance。典型的bagging是random forest。boosting中每个模型是弱模型，偏差高，方差低。目标是通过平均降低偏差。boosting的基本思想就是用贪心法最小化损失函数，显然能降低偏差，但是通常模型的相关性很强，因此不能显著降低variance。典型的Boosting是adaboost，另外一个常用的并行Boosting算法是GBDT（gradient boosting decision tree）。这一类算法通常不容易出现过拟合。过拟合的模型，通常variance比较大，这时应该用bagging对其进行修正。欠拟合的模型，通常Bias比较大，这时应该可以用boosting进行修正。使用boosting时， 每一个模型可以简单一些。金融常见的问题，是只用linear regression，这样一般来讲是欠拟合的，因此需要引入一些非线性的特征，欠拟合的模型可以先使用boosting尝试一下，如果效果不好，再使用其他的方法。过拟合的方法，通常使用bagging是会有一定的作用的。

【机器学习】Boosting和Bagging的差别boosting和bagging的差别：bagging中的模型是强模型，偏差低，方差高。目标是降低方差。在bagging中，每个模型的bias和variance近似相同，但是互相相关性不太高，因此一般不能降低Bias，而一定程度上能降低variance。典型的bagging是random forest。boosting中每个模型是弱模型，偏差高，方差低。目标是通过平均降低偏差。boosting的基本思想就是用贪心法最小化损失函数，显然能降低偏差，但是通常模型的相关性很强，因此不能显著降低variance。典型的Boosting是adaboost，另外一个常用的并行Boosting算法是GBDT（gradient boosting decision tree）。这一类算法通常不容易出现过拟合。过拟合的模型，通常variance比较大，这时应该用bagging对其进行修正。欠拟合的模型，通常Bias比较大，这时应该可以用boosting进行修正。使用boosting时， 每一个模型可以简单一些。金融常见的问题，是只用linear regression，这样一般来讲是欠拟合的，因此需要引入一些非线性的特征，欠拟合的模型可以先使用boosting尝试一下，如果效果不好，再使用其他的方法。过拟合的方法，通常使用bagging是会有一定的作用的。

意思是：游戏推广。重点词汇：boost。英［bu：st］释义：v.使增长，推动；＜美，非正式＞偷窃；宣扬，推广。n.推动，促进；广告，宣扬。【名】（Boost）（英）布斯特，（德）博斯特（人名）。［复数：boosts；第三人称单数：boosts；现在分词：boosting；过去式：boosted；过去分词：boosted］短语：Turbo Boost睿频加速；睿频加速技术；涡轮加速；处理器。词语辨析：lift，hoist，raise，elevate，heave，boost。这些动词均有“升起、举起”之意。1、lift指用人力或机械力把某物升到较高的位置。2、hoist多指用绳索、滑轮等机械把重物升起。3、raise较正式用词，常可与lift换用，但强调把某物举起或抬起到应有的高度。常用比喻。4、elevate较正式用词，指位置、高度的升高，多作比喻用，指职位、品德等的提高。5、heave指需花大力气或借外力才能举起或抬起重物。6、boost原义指从后面或下面推起或提高，现常用于指提高价格、振作精神等抽象概念。

这个U带GTX960都是可以的。

boosting 其现在分词可做形容词，意思是“正在/不断增长的”。

boost[英][bu:st][美][bust]vt.促进，提高；增加；吹捧；向上推起vi.宣扬；[美国俚语]（尤指在商店）行窃，偷窃n.提高，增加；帮助；吹捧；加速[助推]器复数: boosts 第三人称单数: boosts 过去式: boosted 过去分词: boosted 现在分词: boosting双语例句1.The movie helped boost her screen career.那部电影有助于她的银幕生涯的发展。2.If you boost me up, I can just reach the window.假如你托我一把，我正好可以够到窗户。3.This will be a great boost to the economy.这对于经济发展将是一个巨大的促进。4.Some scientists claim that vitamins will boost your child"s IQ score.一些科学家宣称维生素可以提高孩子的智商。5.This has given share prices a big boost.这已使股票价格大大提高。

boost[英][bu:st][美][bust]vt.促进，提高; 增加; 吹捧; 向上推起; vi.宣扬; [美国俚语]（尤指在商店）行窃，偷窃; n.提高，增加; 帮助; 吹捧; 加速[助推]器; 第三人称单数：boosts过去分词：boosted复数：boosts现在进行时：boosting过去式：boosted例句:1.To boost their occupancy rates. 去增加他们的病房占用率.

vt. 增加; 促进，提高; 吹捧; 向上推起; vi. 宣扬; [美国俚语] 行窃，偷窃（尤指在商店）; n. 提高，增加; 帮助; 吹捧; 加速[助推]器; 全部释义>>[例句]The weaker yen offers a boost to japanese exporters in several ways.相关报道日元疲软会给日本出口商带来多方面的提振。更多例句>>复数：boosts 过去式：boosted 现在分词：boosting 过去分词：boosted第三人称单数：boosts相关单词： Boost BOOST求采纳

adaboost AdaBoost算法(通过迭代弱分类器而产生最终的强分类器的算法)更多释义>> [网络短语] AdaBoost AdaBoost,AdaBoost,自适应增强 Gentle AdaBoost 平缓的,平缓的Adaboost AdaBoost algonithm 号码识别

这道题目存在一些错误。首先，Adaboost和GBDT都属于Boosting算法族，但是在选项中只提到了Adaboost，因此答案不唯一。其次，题目中的"+分+A+"不清楚具体指什么，因此也无法判断其是否正确。

Boosting是一个将弱学习(weak learn)算法融合为强学习算法(strong)的方法。 Ada-Boost算法本身是通过改变数据分布来实现的， 它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确， 以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。 将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。 目前在人脸侦测的领域，就有人将Ada-Boost + cascade 作为一个很有效的运算法。 Boost是一种常用来增进learning algorithm正确率的方法。 使用boost分类器可以排除一些不必要的特徵， 并将关键放在关键的特徵上面。在下面将介绍Ada-Boost。 Ada-Boost Ada-Boost的理论由1995年提出[1]， 并且解决了当时许多在boosting实作上的困难。图1. 所表示的是pseudocode 。在输入的方面是一组训练集合()，……()。 其中是属於事件空间X，而标签则是属於一个标签的集合Y。 此处为方便假设Y={-1,+1}也就是仅将事件分为两种。 Ada-Boost重覆执行t=1，……，T次weak 或 base learning algorithm。 主要的目的就是要去维持分布以及在训练集合中集合的权重。 在这里我们以表示事件i在周期t时权重的分布。 初始时下所有的权重皆相同， 但每经过一次次训练后被分类错误的事件其权重会一直增加， 也就是经由这个训练，我们会将焦点放在较难分类的事件上面

1. 线性回归工作原理：该算法可以按其权重可视化。但问题是，当你无法真正衡量它时，必须通过观察其高度和宽度来做一些猜测。通过这种可视化的分析，可以获取一个结果。2. 逻辑回归根据一组独立变量，估计离散值。它通过将数据匹配到logit函数来帮助预测事件。3. 决策树利用监督学习算法对问题进行分类。决策树是一种支持工具，它使用树状图来决定决策或可能的后果、机会事件结果、资源成本和实用程序。根据独立变量，将其划分为两个或多个同构集。4. 支持向量机(SVM)基本原理(以二维数据为例)：如果训练数据是分布在二维平面上的点，它们按照其分类聚集在不同的区域。基于分类边界的分类算法的目标是，通过训练，找到这些分类之间的边界(直线的――称为线性划分，曲线的――称为非线性划分)。对于多维数据(如N维)，可以将它们视为N维空间中的点，而分类边界就是N维空间中的面，称为超面(超面比N维空间少一维)。线性分类器使用超平面类型的边界，非线性分类器使用超曲面。5. 朴素贝叶斯朴素贝叶斯认为每个特征都是独立于另一个特征的。即使在计算结果的概率时，它也会考虑每一个单独的关系。它不仅易于使用，而且能有效地使用大量的数据集，甚至超过了高度复杂的分类系统。6. KNN(K -最近邻)该算法适用于分类和回归问题。在数据科学行业中，它更常用来解决分类问题。这个简单的算法能够存储所有可用的案例，并通过对其k近邻的多数投票来对任何新事件进行分类。然后将事件分配给与之匹配最多的类。一个距离函数执行这个测量过程。7. k – 均值这种无监督算法用于解决聚类问题。数据集以这样一种方式列在一个特定数量的集群中：所有数据点都是同质的，并且与其他集群中的数据是异构的。8. 随机森林利用多棵决策树对样本进行训练并预测的一种分类器被称为随机森林。为了根据其特性来分类一个新对象，每棵决策树都被排序和分类，然后决策树投票给一个特定的类，那些拥有最多选票的被森林所选择。9. 降维算法在存储和分析大量数据时，识别多个模式和变量是具有挑战性的。维数简化算法，如决策树、因子分析、缺失值比、随机森林等，有助于寻找相关数据。10. 梯度提高和演算法这些算法是在处理大量数据，以作出准确和快速的预测时使用的boosting算法。boosting是一种组合学习算法，它结合了几种基本估计量的预测能力，以提高效力和功率。综上所述，它将所有弱或平均预测因子组合成一个强预测器。

gain boosting增益增强结构；增益自举电路；增益提高如果您认可我的答案，请采纳。您的采纳，是我答题的动力，O(∩_∩)O谢谢