‘壹’ 并行集成学习方法(parallel ensemble)为何可以并行进行训练
1.1 什么样的集成学习(ensemble
learning)方法可能获得好的预测性能？
各个分类器准确率高，且分类器差异性大，ensemble后得到的预测性能好。
1.2
并行集成学习方法(parallel
ensemble)为何可以并行进行训练？
各个分类器之间是相互独立的，没有关联。
1.3
作为0-1损失函数(0-1 loss)的近似，logistic
regression loss、perception loss、hinge loss、exponential loss各有什么优缺点？
说明：分类的目标是将两类点尽可能地区分开来，本题所讨论的范围是线性分类问题，即用一个分离超平面wTx+b=0将两类点分隔开。为求得参数w, b，通常是利用最优化方法——极小化损失函数——来求解。对于不同的分类模型有不同的策略，也就对应不同的损失函数。例如最自然的策略是极小化误分类点的个数，该策略对应的就是0-1 loss——当一个点分错的时候损失值为1，分对的时候为0——求和所有点的0-1 loss，然后极小化这个总数就得到该策略所要求的分离超平面的参数w, b了。对于各种分类方法，LR方法使用Logistic
regression，感知机方法使用perceptron，SVM使用hinge loss，boost方法使用exponential
loss。不同的策略使用不同的损失函数，表示了离选定的分离超平面远近及分对分错两方面计算经验损失的方式不同，因此对损失函数来说没有好坏之分，所以本来也应该没有“优缺点”一说的。不同的策略对应的一个点的损失函数如下图（图中是一个点的损失函数，对于一个分类问题损失函数是指所有点损失函数求和）：
0-1 loss表示的是分类正确的点的损失值为0，分类错误的点的损失值是1。这种策略对应的损失函数就是误分类的点的总数，对应的分类模型就是最小化误分类点数即希望求得w,b使分类错误的点最少，这是我们最自然能想到的模型。但是按照0-1 loss策略得到的损失函数不是参数w,b的连续可导函数，不易于优化和求解，因此我们用其他一些策略来求解。
Logistic regression loss和exponential loss在实数域内是连续可导函数，因此能得到比较好的最优化表达式的函数表达，且易于求解；perceptron和hinge loss在实数域内是连续的，也易于优化求解。
0-1loss是真正的损失函数，其余4个损失函数与0-1 loss相比，误分类的点（yi(wTxi+b)<0的点）中离分离超平面越远，损失值越大，因此这些点所占的权重越大，最后可能导致某个离分离超平面特别远的噪音点——标记错误了的点——严重影响分离超平面的位置（就因为这个噪音点所占权重特别大导致求得的最优分离超平面中出现很多误分类点，而我们本来的目的应该是误分类点越少越好）。而这种情况中logistic regression loss和exponential loss表现尤为突出。
logistic regression loss, exponential loss, hinge loss与perceptron, 0-1 loss相比，对于某个分离超平面，分类正确的点中离超平面近的点也有损失值，这表示他们所要求的分离超平面不仅要求分类正确，而且要求分类正确的点尽量离分离超平面远，这增加了最终所求得的分离超平面分类正确的可信度。
记得给分啊……
‘贰’ 机器学习中需要掌握的算法有哪些
在学习机器学习中，我们需要掌握很多算法，通过这些算法我们能够更快捷地利用机器学习解决更多的问题，让人工智能实现更多的功能，从而让人工智能变得更智能。因此，本文为大家介绍一下机器学习中需要掌握的算法，希望这篇文章能够帮助大家更深入地理解机器学习。
首先我们为大家介绍的是支持向量机学习算法。其实支持向量机算法简称SVM，一般来说，支持向量机算法是用于分类或回归问题的监督机器学习算法。SVM从数据集学习，这样SVM就可以对任何新数据进行分类。此外，它的工作原理是通过查找将数据分类到不同的类中。我们用它来将训练数据集分成几类。而且，有许多这样的线性超平面，SVM试图最大化各种类之间的距离，这被称为边际最大化。而支持向量机算法那分为两类，第一就是线性SVM。在线性SVM中，训练数据必须通过超平面分离分类器。第二就是非线性SVM，在非线性SVM中，不可能使用超平面分离训练数据。
然后我们给大家介绍一下Apriori机器学习算法，需要告诉大家的是，这是一种无监督的机器学习算法。我们用来从给定的数据集生成关联规则。关联规则意味着如果发生项目A，则项目B也以一定概率发生，生成的大多数关联规则都是IF_THEN格式。Apriori机器学习算法工作的基本原理就是如果项目集频繁出现，则项目集的所有子集也经常出现。
接着我们给大家介绍一下决策树机器学习算法。其实决策树是图形表示，它利用分支方法来举例说明决策的所有可能结果。在决策树中，内部节点表示对属性的测试。因为树的每个分支代表测试的结果，并且叶节点表示特定的类标签，即在计算所有属性后做出的决定。此外，我们必须通过从根节点到叶节点的路径来表示分类。
而随机森林机器学习算法也是一个重要的算法，它是首选的机器学习算法。我们使用套袋方法创建一堆具有随机数据子集的决策树。我们必须在数据集的随机样本上多次训练模型，因为我们需要从随机森林算法中获得良好的预测性能。此外，在这种集成学习方法中，我们必须组合所有决策树的输出，做出最后的预测。此外，我们通过轮询每个决策树的结果来推导出最终预测。
在这篇文章中我们给大家介绍了关于机器学习的算法，具体包括随机森林机器学习算法、决策树算法、apriori算法、支持向量机算法。相信大家看了这篇文章以后对机器学习有个更全面的认识，最后祝愿大家都学有所成、学成归来。
‘叁’ 什么是集成学习
集成学习法
在机器学习的有监督学习算法中，我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型，但实际情况往往不这么理想，有时我们只能得到多个有偏好的模型（弱监督模型，在某些方面表现的比较好）。集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。
集成方法是将几种机器学习技术组合成一个预测模型的元算法，以达到减小方差（bagging）、偏差（boosting）或改进预测（stacking）的效果。
集成学习在各个规模的数据集上都有很好的策略。
数据集大：划分成多个小数据集，学习多个模型进行组合
数据集小：利用Bootstrap方法进行抽样，得到多个数据集，分别训练多个模型再进行组合
集合方法可分为两类：
序列集成方法，其中参与训练的基础学习器按照顺序生成（例如 AdaBoost）。序列方法的原理是利用基础学习器之间的依赖关系。通过对之前训练中错误标记的样本赋值较高的权重，可以提高整体的预测效果。
并行集成方法，其中参与训练的基础学习器并行生成（例如 Random Forest）。并行方法的原理是利用基础学习器之间的独立性，通过平均可以显着降低错误。
总结一下，集成学习法的特点：
① 将多个分类方法聚集在一起，以提高分类的准确率。
（这些算法可以是不同的算法，也可以是相同的算法。）
② 集成学习法由训练数据构建一组基分类器，然后通过对每个基分类器的预测进行投票来进行分类
③ 严格来说，集成学习并不算是一种分类器，而是一种分类器结合的方法。
④ 通常一个集成分类器的分类性能会好于单个分类器
⑤ 如果把单个分类器比作一个决策者的话，集成学习的方法就相当于多个决策者共同进行一项决策。
‘肆’ 常见的分类方法
主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42] ，单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等；另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法，如Bagging和Boosting等。
（1）决策树
决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，用它来预测将来未知类别的记录的类别。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性的比较，并根据不同属性值判断从该节点向下的分支，在决策树的叶节点得到结论。
主要的决策树算法有ID3、C4.5（C5.0）、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法等。它们在选择测试属性采用的技术、生成的决策树的结构、剪枝的方法以及时刻，能否处理大数据集等方面都有各自的不同之处。
（2）贝叶斯
贝叶斯（Bayes）分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法，如朴素贝叶斯（Naive
Bayes）算法。这些算法主要利用Bayes定理来预测一个未知类别的样本属于各个类别的可能性，选择其中可能性最大的一个类别作为该样本的最终类别。由于贝叶斯定理的成立本身需要一个很强的条件独立性假设前提，而此假设在实际情况中经常是不成立的，因而其分类准确性就会下降。为此就出现了许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法，如TAN（Tree
Augmented Na?ve Bayes)算法，它是在贝叶斯网络结构的基础上增加属性对之间的关联来实现的。
（3）人工神经网络
人工神经网络（Artificial
Neural
Networks，ANN）是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在这种模型中，大量的节点（或称”神经元”，或”单元”）之间相互联接构成网络，即”神经网络”，以达到处理信息的目的。神经网络通常需要进行训练，训练的过程就是网络进行学习的过程。训练改变了网络节点的连接权的值使其具有分类的功能，经过训练的网络就可用于对象的识别。
目前，神经网络已有上百种不同的模型，常见的有BP网络、径向基RBF网络、Hopfield网络、随机神经网络（Boltzmann机）、竞争神经网络（Hamming网络，自组织映射网络）等。但是当前的神经网络仍普遍存在收敛速度慢、计算量大、训练时间长和不可解释等缺点。
（4）k-近邻
k-近邻(kNN，k-Nearest
Neighbors)算法是一种基于实例的分类方法。该方法就是找出与未知样本x距离最近的k个训练样本，看这k个样本中多数属于哪一类，就把x归为那一类。k-近邻方法是一种懒惰学习方法，它存放样本，直到需要分类时才进行分类，如果样本集比较复杂，可能会导致很大的计算开销，因此无法应用到实时性很强的场合。
（5）支持向量机
支持向量机（SVM，Support
Vector Machine）是Vapnik根据统计学习理论提出的一种新的学习方法[43]
，它的最大特点是根据结构风险最小化准则，以最大化分类间隔构造最优分类超平面来提高学习机的泛化能力，较好地解决了非线性、高维数、局部极小点等问题。对于分类问题，支持向量机算法根据区域中的样本计算该区域的决策曲面，由此确定该区域中未知样本的类别。
（6）基于关联规则的分类
关联规则挖掘是数据挖掘中一个重要的研究领域。近年来，对于如何将关联规则挖掘用于分类问题，学者们进行了广泛的研究。关联分类方法挖掘形如condset→C的规则，其中condset是项(或属性-值对)的集合，而C是类标号，这种形式的规则称为类关联规则（class
association
rules，CARS）。关联分类方法一般由两步组成：第一步用关联规则挖掘算法从训练数据集中挖掘出所有满足指定支持度和置信度的类关联规则；第二步使用启发式方法从挖掘出的类关联规则中挑选出一组高质量的规则用于分类。属于关联分类的算法主要包括CBA[44]
，ADT[45] ，CMAR[46] 等。
（7）集成学习（Ensemble Learning）
实际应用的复杂性和数据的多样性往往使得单一的分类方法不够有效。因此，学者们对多种分类方法的融合即集成学习进行了广泛的研究。集成学习已成为国际机器学习界的研究热点，并被称为当前机器学习四个主要研究方向之一。
集成学习是一种机器学习范式，它试图通过连续调用单个的学习算法，获得不同的基学习器，然后根据规则组合这些学习器来解决同一个问题，可以显着的提高学习系统的泛化能力。组合多个基学习器主要采用（加权）投票的方法，常见的算法有装袋[47]
（Bagging），提升/推进[48, 49] （Boosting）等。
有关分类器的集成学习见图2-5。集成学习由于采用了投票平均的方法组合多个分类器，所以有可能减少单个分类器的误差，获得对问题空间模型更加准确的表示，从而提高分类器的分类准确度。
图2-5：分类器的集成学习
以上简单介绍了各种主要的分类方法，应该说其都有各自不同的特点及优缺点。对于数据库负载的自动识别，应该选择哪种方法呢？用来比较和评估分类方法的标准[50]
主要有：（1）预测的准确率。模型正确地预测新样本的类标号的能力；（2）计算速度。包括构造模型以及使用模型进行分类的时间；（3）强壮性。模型对噪声数据或空缺值数据正确预测的能力；（4）可伸缩性。对于数据量很大的数据集，有效构造模型的能力；（5）模型描述的简洁性和可解释性。模型描述愈简洁、愈容易理解，则愈受欢迎。
‘伍’ 集成学习的典型算法
集成学习的典型模型包含随机森林，Adaboost，Xgboost，GBDT
‘陆’ 关于"集成电路设计与集成系统"这门专业该如何去学习（详细）i
1、上课前要调整好心态，一定不能想，哎，又是数学课，上课时听讲心情就很不好，这样当然学不好！
2、上课时一定要认真听讲，作到耳到、眼到、手到！这个很重要，一定要学会做笔记，上课时如果老师讲的快，一定静下心来听，不要记，下课时再整理到笔记本上！保持高效率！
3、俗话说兴趣是最好的老师，当别人谈论最讨厌的课时，你要告诉自己，我喜欢数学！
4、保证遇到的每一题都要弄会，弄懂，这个很重要！不会就问，不要不好意思，要学会举一反三！也就是要灵活运用！作的题不要求多，但要精！
5、要有错题集，把平时遇到的好题记下来，错题记下来，并要多看，多思考，不能在同一个地方绊倒！！
总之，学时数学，不要怕难，不要怕累，不要怕问！
~~你能在这里问这个问题，说明你非常想把数学学好！相信你会成功的，加油吧！！！
总结最重要，包括课堂老师的总结，下课后自我预习复习的总结，错题的总结，最好找一个本，记录体会，平常多翻翻，
对于公式，记忆还需要理解，根据具体情况适当运用，注意公式的运用范围。
不要吧物理等同于数学，特别计算题要养成书写格式的良好习惯。
对于大多数题来说，做图相当重要，电学的电路图关键在简化，画成我们一眼可以分清连接情况，力学的受力分析是做题的基础，光学的光路图可以帮助我们分析问题，甚至热学的沸腾蒸发都会用到图
当然说起来容易，做起来会难一些，不过不要有压力
我认为初高中物理关键在入门，触类会旁通
多多联系实际，多做练习，物理很有意思
化学：化学的基础无非是元素和化学反应，而初高中阶段的主要化学反应无非主要是氧化还原反应，我认为你应该先好好把握好化学反应的原理，知道化学反应是怎么一回事。
学习步骤如下：
1、深刻理解什么是化学反应，化学反应的主要组成部分是什么。
2、学习氧化还原反应，一定要知道什么是氧化反应，什么是还原反应。
3、熟记背诵常用的化学反应方程以及典型的化学反应方程。
4、认真阅读课文，增强对化学这门课程的兴趣。
5、增强课外练习，推荐选取一些难度较低的习题，增强自己的信心。
语文其实是不难的，只是理论性较强，学好语文关键在于积累。不要害怕语文，更不要太紧张.只要把分数看开点就可以了,否则太过于紧张的心情,是无法进行复习的.一紧张,就害怕,语文并不难的,所以不要紧张。提高成绩。学习方面的问题。有学习环节，学习态度、 学习方法。你只要从现在把学习转变了，学牢了，当然就简单了，成绩就会提高。
每天多读课文，而且多借鉴别人的学习语文的方法，并且多练习写作功底，多读优秀的文章。每个人的基础不同，学习态度也不同，所以要采用的方法也就不同。要把学习学好就得找到适合自己的学习方法，要根据自己的特点选择适合的方法。就可以取得进步。学习的方法应该是“百家争鸣”“百花齐放”。从基础开始——熟悉技能——应用。一定是经过无数次的练习。了解学科的特点，多思考，多挖掘多做题,学习永远都没有捷径，只有练习，练习，再练习。
提供下面的方法：要做好四轮学习:
1.全面复习的基础知识（看课本）。
2.用考试来检验自己第一轮的复习情况。详细分析存在的问题，做好查缺补漏的复习
3.分版块复习。做到同中有异，异中有同。
4.专题复习。综合能力的培养，拓展自己的应用能力
学好英语需要坚持，多注意平日的积累，遇到一个或老师讲一个单词或词组，就做到当时就记住，不要想着什么课下复习啊，什么有空再看啊，凭我的经验看，越是这么想，累积的要看的就越多，放一起一看一大堆就不爱看了。争取当时就记住。
然后，课下勤看是很必要的，只是当时别这样想。
适当做一些题，如果是初一初二的最好做一些和老师上课讲的同步的题，这样在做题中所学的词组单词语法会记得更牢。如果是初三的做题要做一些贴近中考的，在学校刚开始复习时不要做综合的卷纸，要做专项分类的，免得知识上会出现漏洞。快中考了再做综合的，找考试感觉。
每天给出一些时间来大声读英语来练语感。
注意，英文字也很重要，有空写些字帖练一练，在作文中有优势啊！！
以上是我总结出的一点小小的方法，希望能够对你有些帮助，每个人的学习方法都不尽相同，希望你能早日找到适合自己的学习方法，加油吧
‘柒’ 机器学习 集成学习 AdaBoost算法
训练集还是那个训练集，不过每次迭代前都要乘上权值分布矩阵，相当于弱分类器的输入数据改变了。详见《李航-统计学习方法》