『壹』 並行集成學習方法(parallel ensemble)為何可以並行進行訓練
1.1 什麼樣的集成學習(ensemble
learning)方法可能獲得好的預測性能？
各個分類器准確率高，且分類器差異性大，ensemble後得到的預測性能好。
1.2
並行集成學習方法(parallel
ensemble)為何可以並行進行訓練？
各個分類器之間是相互獨立的，沒有關聯。
1.3
作為0-1損失函數(0-1 loss)的近似，logistic
regression loss、perception loss、hinge loss、exponential loss各有什麼優缺點？
說明：分類的目標是將兩類點盡可能地區分開來，本題所討論的范圍是線性分類問題，即用一個分離超平面wTx+b=0將兩類點分隔開。為求得參數w, b，通常是利用最優化方法——極小化損失函數——來求解。對於不同的分類模型有不同的策略，也就對應不同的損失函數。例如最自然的策略是極小化誤分類點的個數，該策略對應的就是0-1 loss——當一個點分錯的時候損失值為1，分對的時候為0——求和所有點的0-1 loss，然後極小化這個總數就得到該策略所要求的分離超平面的參數w, b了。對於各種分類方法，LR方法使用Logistic
regression，感知機方法使用perceptron，SVM使用hinge loss，boost方法使用exponential
loss。不同的策略使用不同的損失函數，表示了離選定的分離超平面遠近及分對分錯兩方面計算經驗損失的方式不同，因此對損失函數來說沒有好壞之分，所以本來也應該沒有「優缺點」一說的。不同的策略對應的一個點的損失函數如下圖（圖中是一個點的損失函數，對於一個分類問題損失函數是指所有點損失函數求和）：
0-1 loss表示的是分類正確的點的損失值為0，分類錯誤的點的損失值是1。這種策略對應的損失函數就是誤分類的點的總數，對應的分類模型就是最小化誤分類點數即希望求得w,b使分類錯誤的點最少，這是我們最自然能想到的模型。但是按照0-1 loss策略得到的損失函數不是參數w,b的連續可導函數，不易於優化和求解，因此我們用其他一些策略來求解。
Logistic regression loss和exponential loss在實數域內是連續可導函數，因此能得到比較好的最優化表達式的函數表達，且易於求解；perceptron和hinge loss在實數域內是連續的，也易於優化求解。
0-1loss是真正的損失函數，其餘4個損失函數與0-1 loss相比，誤分類的點（yi(wTxi+b)<0的點）中離分離超平面越遠，損失值越大，因此這些點所佔的權重越大，最後可能導致某個離分離超平面特別遠的噪音點——標記錯誤了的點——嚴重影響分離超平面的位置（就因為這個噪音點所佔權重特別大導致求得的最優分離超平面中出現很多誤分類點，而我們本來的目的應該是誤分類點越少越好）。而這種情況中logistic regression loss和exponential loss表現尤為突出。
logistic regression loss, exponential loss, hinge loss與perceptron, 0-1 loss相比，對於某個分離超平面，分類正確的點中離超平面近的點也有損失值，這表示他們所要求的分離超平面不僅要求分類正確，而且要求分類正確的點盡量離分離超平面遠，這增加了最終所求得的分離超平面分類正確的可信度。
記得給分啊……
『貳』 機器學習中需要掌握的演算法有哪些
在學習機器學習中，我們需要掌握很多演算法，通過這些演算法我們能夠更快捷地利用機器學習解決更多的問題，讓人工智慧實現更多的功能，從而讓人工智慧變得更智能。因此，本文為大家介紹一下機器學習中需要掌握的演算法，希望這篇文章能夠幫助大家更深入地理解機器學習。
首先我們為大家介紹的是支持向量機學習演算法。其實支持向量機演算法簡稱SVM，一般來說，支持向量機演算法是用於分類或回歸問題的監督機器學習演算法。SVM從數據集學習，這樣SVM就可以對任何新數據進行分類。此外，它的工作原理是通過查找將數據分類到不同的類中。我們用它來將訓練數據集分成幾類。而且，有許多這樣的線性超平面，SVM試圖最大化各種類之間的距離，這被稱為邊際最大化。而支持向量機演算法那分為兩類，第一就是線性SVM。在線性SVM中，訓練數據必須通過超平面分離分類器。第二就是非線性SVM，在非線性SVM中，不可能使用超平面分離訓練數據。
然後我們給大家介紹一下Apriori機器學習演算法，需要告訴大家的是，這是一種無監督的機器學習演算法。我們用來從給定的數據集生成關聯規則。關聯規則意味著如果發生項目A，則項目B也以一定概率發生，生成的大多數關聯規則都是IF_THEN格式。Apriori機器學習演算法工作的基本原理就是如果項目集頻繁出現，則項目集的所有子集也經常出現。
接著我們給大家介紹一下決策樹機器學習演算法。其實決策樹是圖形表示，它利用分支方法來舉例說明決策的所有可能結果。在決策樹中，內部節點表示對屬性的測試。因為樹的每個分支代表測試的結果，並且葉節點表示特定的類標簽，即在計算所有屬性後做出的決定。此外，我們必須通過從根節點到葉節點的路徑來表示分類。
而隨機森林機器學習演算法也是一個重要的演算法，它是首選的機器學習演算法。我們使用套袋方法創建一堆具有隨機數據子集的決策樹。我們必須在數據集的隨機樣本上多次訓練模型，因為我們需要從隨機森林演算法中獲得良好的預測性能。此外，在這種集成學習方法中，我們必須組合所有決策樹的輸出，做出最後的預測。此外，我們通過輪詢每個決策樹的結果來推導出最終預測。
在這篇文章中我們給大家介紹了關於機器學習的演算法，具體包括隨機森林機器學習演算法、決策樹演算法、apriori演算法、支持向量機演算法。相信大家看了這篇文章以後對機器學習有個更全面的認識，最後祝願大家都學有所成、學成歸來。
『叄』 什麼是集成學習
集成學習法
在機器學習的有監督學習演算法中，我們的目標是學習出一個穩定的且在各個方面表現都較好的模型，但實際情況往往不這么理想，有時我們只能得到多個有偏好的模型（弱監督模型，在某些方面表現的比較好）。集成學習就是組合這里的多個弱監督模型以期得到一個更好更全面的強監督模型，集成學習潛在的思想是即便某一個弱分類器得到了錯誤的預測，其他的弱分類器也可以將錯誤糾正回來。
集成方法是將幾種機器學習技術組合成一個預測模型的元演算法，以達到減小方差（bagging）、偏差（boosting）或改進預測（stacking）的效果。
集成學習在各個規模的數據集上都有很好的策略。
數據集大：劃分成多個小數據集，學習多個模型進行組合
數據集小：利用Bootstrap方法進行抽樣，得到多個數據集，分別訓練多個模型再進行組合
集合方法可分為兩類：
序列集成方法，其中參與訓練的基礎學習器按照順序生成（例如 AdaBoost）。序列方法的原理是利用基礎學習器之間的依賴關系。通過對之前訓練中錯誤標記的樣本賦值較高的權重，可以提高整體的預測效果。
並行集成方法，其中參與訓練的基礎學習器並行生成（例如 Random Forest）。並行方法的原理是利用基礎學習器之間的獨立性，通過平均可以顯著降低錯誤。
總結一下，集成學習法的特點：
① 將多個分類方法聚集在一起，以提高分類的准確率。
（這些演算法可以是不同的演算法，也可以是相同的演算法。）
② 集成學習法由訓練數據構建一組基分類器，然後通過對每個基分類器的預測進行投票來進行分類
③ 嚴格來說，集成學習並不算是一種分類器，而是一種分類器結合的方法。
④ 通常一個集成分類器的分類性能會好於單個分類器
⑤ 如果把單個分類器比作一個決策者的話，集成學習的方法就相當於多個決策者共同進行一項決策。
『肆』 常見的分類方法
主要分類方法介紹解決分類問題的方法很多[40-42] ，單一的分類方法主要包括：決策樹、貝葉斯、人工神經網路、K-近鄰、支持向量機和基於關聯規則的分類等；另外還有用於組合單一分類方法的集成學習演算法，如Bagging和Boosting等。
（1）決策樹
決策樹是用於分類和預測的主要技術之一，決策樹學習是以實例為基礎的歸納學習演算法，它著眼於從一組無次序、無規則的實例中推理出以決策樹表示的分類規則。構造決策樹的目的是找出屬性和類別間的關系，用它來預測將來未知類別的記錄的類別。它採用自頂向下的遞歸方式，在決策樹的內部節點進行屬性的比較，並根據不同屬性值判斷從該節點向下的分支，在決策樹的葉節點得到結論。
主要的決策樹演算法有ID3、C4.5（C5.0）、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT演算法等。它們在選擇測試屬性採用的技術、生成的決策樹的結構、剪枝的方法以及時刻，能否處理大數據集等方面都有各自的不同之處。
（2）貝葉斯
貝葉斯（Bayes）分類演算法是一類利用概率統計知識進行分類的演算法，如樸素貝葉斯（Naive
Bayes）演算法。這些演算法主要利用Bayes定理來預測一個未知類別的樣本屬於各個類別的可能性，選擇其中可能性最大的一個類別作為該樣本的最終類別。由於貝葉斯定理的成立本身需要一個很強的條件獨立性假設前提，而此假設在實際情況中經常是不成立的，因而其分類准確性就會下降。為此就出現了許多降低獨立性假設的貝葉斯分類演算法，如TAN（Tree
Augmented Na?ve Bayes)演算法，它是在貝葉斯網路結構的基礎上增加屬性對之間的關聯來實現的。
（3）人工神經網路
人工神經網路（Artificial
Neural
Networks，ANN）是一種應用類似於大腦神經突觸聯接的結構進行信息處理的數學模型。在這種模型中，大量的節點（或稱」神經元」，或」單元」）之間相互聯接構成網路，即」神經網路」，以達到處理信息的目的。神經網路通常需要進行訓練，訓練的過程就是網路進行學習的過程。訓練改變了網路節點的連接權的值使其具有分類的功能，經過訓練的網路就可用於對象的識別。
目前，神經網路已有上百種不同的模型，常見的有BP網路、徑向基RBF網路、Hopfield網路、隨機神經網路（Boltzmann機）、競爭神經網路（Hamming網路，自組織映射網路）等。但是當前的神經網路仍普遍存在收斂速度慢、計算量大、訓練時間長和不可解釋等缺點。
（4）k-近鄰
k-近鄰(kNN，k-Nearest
Neighbors)演算法是一種基於實例的分類方法。該方法就是找出與未知樣本x距離最近的k個訓練樣本，看這k個樣本中多數屬於哪一類，就把x歸為那一類。k-近鄰方法是一種懶惰學習方法，它存放樣本，直到需要分類時才進行分類，如果樣本集比較復雜，可能會導致很大的計算開銷，因此無法應用到實時性很強的場合。
（5）支持向量機
支持向量機（SVM，Support
Vector Machine）是Vapnik根據統計學習理論提出的一種新的學習方法[43]
，它的最大特點是根據結構風險最小化准則，以最大化分類間隔構造最優分類超平面來提高學習機的泛化能力，較好地解決了非線性、高維數、局部極小點等問題。對於分類問題，支持向量機演算法根據區域中的樣本計算該區域的決策曲面，由此確定該區域中未知樣本的類別。
（6）基於關聯規則的分類
關聯規則挖掘是數據挖掘中一個重要的研究領域。近年來，對於如何將關聯規則挖掘用於分類問題，學者們進行了廣泛的研究。關聯分類方法挖掘形如condset→C的規則，其中condset是項(或屬性-值對)的集合，而C是類標號，這種形式的規則稱為類關聯規則（class
association
rules，CARS）。關聯分類方法一般由兩步組成：第一步用關聯規則挖掘演算法從訓練數據集中挖掘出所有滿足指定支持度和置信度的類關聯規則；第二步使用啟發式方法從挖掘出的類關聯規則中挑選出一組高質量的規則用於分類。屬於關聯分類的演算法主要包括CBA[44]
，ADT[45] ，CMAR[46] 等。
（7）集成學習（Ensemble Learning）
實際應用的復雜性和數據的多樣性往往使得單一的分類方法不夠有效。因此，學者們對多種分類方法的融合即集成學習進行了廣泛的研究。集成學習已成為國際機器學習界的研究熱點，並被稱為當前機器學習四個主要研究方向之一。
集成學習是一種機器學習範式，它試圖通過連續調用單個的學習演算法，獲得不同的基學習器，然後根據規則組合這些學習器來解決同一個問題，可以顯著的提高學習系統的泛化能力。組合多個基學習器主要採用（加權）投票的方法，常見的演算法有裝袋[47]
（Bagging），提升/推進[48, 49] （Boosting）等。
有關分類器的集成學習見圖2-5。集成學習由於採用了投票平均的方法組合多個分類器，所以有可能減少單個分類器的誤差，獲得對問題空間模型更加准確的表示，從而提高分類器的分類准確度。
圖2-5：分類器的集成學習
以上簡單介紹了各種主要的分類方法，應該說其都有各自不同的特點及優缺點。對於資料庫負載的自動識別，應該選擇哪種方法呢？用來比較和評估分類方法的標准[50]
主要有：（1）預測的准確率。模型正確地預測新樣本的類標號的能力；（2）計算速度。包括構造模型以及使用模型進行分類的時間；（3）強壯性。模型對雜訊數據或空缺值數據正確預測的能力；（4）可伸縮性。對於數據量很大的數據集，有效構造模型的能力；（5）模型描述的簡潔性和可解釋性。模型描述愈簡潔、愈容易理解，則愈受歡迎。
『伍』 集成學習的典型演算法
集成學習的典型模型包含隨機森林，Adaboost，Xgboost，GBDT
『陸』 關於"集成電路設計與集成系統"這門專業該如何去學習（詳細）i
1、上課前要調整好心態，一定不能想，哎，又是數學課，上課時聽講心情就很不好，這樣當然學不好！
2、上課時一定要認真聽講，作到耳到、眼到、手到！這個很重要，一定要學會做筆記，上課時如果老師講的快，一定靜下心來聽，不要記，下課時再整理到筆記本上！保持高效率！
3、俗話說興趣是最好的老師，當別人談論最討厭的課時，你要告訴自己，我喜歡數學！
4、保證遇到的每一題都要弄會，弄懂，這個很重要！不會就問，不要不好意思，要學會舉一反三！也就是要靈活運用！作的題不要求多，但要精！
5、要有錯題集，把平時遇到的好題記下來，錯題記下來，並要多看，多思考，不能在同一個地方絆倒！！
總之，學時數學，不要怕難，不要怕累，不要怕問！
~~你能在這里問這個問題，說明你非常想把數學學好！相信你會成功的，加油吧！！！
總結最重要，包括課堂老師的總結，下課後自我預習復習的總結，錯題的總結，最好找一個本，記錄體會，平常多翻翻，
對於公式，記憶還需要理解，根據具體情況適當運用，注意公式的運用范圍。
不要吧物理等同於數學，特別計算題要養成書寫格式的良好習慣。
對於大多數題來說，做圖相當重要，電學的電路圖關鍵在簡化，畫成我們一眼可以分清連接情況，力學的受力分析是做題的基礎，光學的光路圖可以幫助我們分析問題，甚至熱學的沸騰蒸發都會用到圖
當然說起來容易，做起來會難一些，不過不要有壓力
我認為初高中物理關鍵在入門，觸類會旁通
多多聯系實際，多做練習，物理很有意思
化學：化學的基礎無非是元素和化學反應，而初高中階段的主要化學反應無非主要是氧化還原反應，我認為你應該先好好把握好化學反應的原理，知道化學反應是怎麼一回事。
學習步驟如下：
1、深刻理解什麼是化學反應，化學反應的主要組成部分是什麼。
2、學習氧化還原反應，一定要知道什麼是氧化反應，什麼是還原反應。
3、熟記背誦常用的化學反應方程以及典型的化學反應方程。
4、認真閱讀課文，增強對化學這門課程的興趣。
5、增強課外練習，推薦選取一些難度較低的習題，增強自己的信心。
語文其實是不難的，只是理論性較強，學好語文關鍵在於積累。不要害怕語文，更不要太緊張.只要把分數看開點就可以了,否則太過於緊張的心情,是無法進行復習的.一緊張,就害怕,語文並不難的,所以不要緊張。提高成績。學習方面的問題。有學習環節，學習態度、 學習方法。你只要從現在把學習轉變了，學牢了，當然就簡單了，成績就會提高。
每天多讀課文，而且多借鑒別人的學習語文的方法，並且多練習寫作功底，多讀優秀的文章。每個人的基礎不同，學習態度也不同，所以要採用的方法也就不同。要把學習學好就得找到適合自己的學習方法，要根據自己的特點選擇適合的方法。就可以取得進步。學習的方法應該是「百家爭鳴」「百花齊放」。從基礎開始——熟悉技能——應用。一定是經過無數次的練習。了解學科的特點，多思考，多挖掘多做題,學習永遠都沒有捷徑，只有練習，練習，再練習。
提供下面的方法：要做好四輪學習:
1.全面復習的基礎知識（看課本）。
2.用考試來檢驗自己第一輪的復習情況。詳細分析存在的問題，做好查缺補漏的復習
3.分版塊復習。做到同中有異，異中有同。
4.專題復習。綜合能力的培養，拓展自己的應用能力
學好英語需要堅持，多注意平日的積累，遇到一個或老師講一個單詞或片語，就做到當時就記住，不要想著什麼課下復習啊，什麼有空再看啊，憑我的經驗看，越是這么想，累積的要看的就越多，放一起一看一大堆就不愛看了。爭取當時就記住。
然後，課下勤看是很必要的，只是當時別這樣想。
適當做一些題，如果是初一初二的最好做一些和老師上課講的同步的題，這樣在做題中所學的片語單詞語法會記得更牢。如果是初三的做題要做一些貼近中考的，在學校剛開始復習時不要做綜合的卷紙，要做專項分類的，免得知識上會出現漏洞。快中考了再做綜合的，找考試感覺。
每天給出一些時間來大聲讀英語來練語感。
注意，英文字也很重要，有空寫些字帖練一練，在作文中有優勢啊！！
以上是我總結出的一點小小的方法，希望能夠對你有些幫助，每個人的學習方法都不盡相同，希望你能早日找到適合自己的學習方法，加油吧
『柒』 機器學習 集成學習 AdaBoost演算法
訓練集還是那個訓練集，不過每次迭代前都要乘上權值分布矩陣，相當於弱分類器的輸入數據改變了。詳見《李航-統計學習方法》