为了帮助大家更好地理解和学习AI的基础知识，我总结了机器学习领域中的一些入门必备知识点。今天我们先来探讨第一部分的内容。

集成学习——机器学习中的“利器”

集成学习方法是指通过运用一系列的学习器进行学习，并将学习结果综合起来，它类似于一种优化手段和策略。在机器学习的监督学习算法中，我们的目标是得到一个稳定且各方面表现良好的模型。然而，我们通常只能获得一些弱监督模型（在某些方面表现较好）。集成学习通常会结合多个简单的弱机器学习算法，以做出更准确的决策。用通俗的话来说，就是集众人智慧来进行决策，即使个人的决策在某些方面可能不够准确，但其他人的意见可以对其进行修正，从而达到最优的结果。

集成学习的核心在于两个关键点：一是如何构建不同的分类器，二是如何将不同分类器的结果进行融合。围绕这两个核心问题，产生了许多算法，其中最具代表性、最为人熟知的包括Boosting、Bagging和Stacking。

集成学习的算法——Boosting

Boosting是一种提升任意给定学习算法准确性的方法，其理念源于Valiant提出的PAC（Probably Approximately Correct）学习模型。Boosting是一种框架算法，主要是通过对样本集的操作获取样本子集，然后用弱分类算法在样本子集上训练生成一系列的基分类器。Adaboost是Boosting算法中具有代表性的例子，它是一种迭代算法，通过集合多个弱分类器训练成强分类器。

Adaboost的基本流程如下： 1. 用平均分配的方式初始化训练数据。 2. 选择基本分类器。 3. 计算分类器的系数。 4. 更新训练数据的权重分配。 5. 组合分类器，优化结果。

简单来说，Adaboost通过误差率求得分类器系数，并根据分类器系数得到组合方式。

集成学习的算法——Bagging

根据个体学习器生成方式的不同，集成学习算法可分为串行化方法和并行化方法。串行化方法的主要代表是Boosting，由于个体学习器之间存在较强的依赖关系，因此只能依次进行。而并行化方法的主要代表是Bagging（bootstrap aggregating的缩写），由于个体学习器之间的依赖关系较弱，可以同时进行。

例如，Boosting像小时候吃糖葫芦一样，必须先吃掉下面的一颗，才能吃到下面的一颗；而Bagging则像是吃面条，可以同时吃很多根，不存在先后顺序的问题。

Bagging的采样方法采用自助采样法，即有放回的采样。一般步骤是先抽取一定数量的样本，再计算所需的统计量T，重复多次N次，最后根据统计量计算置信区间。

举个例子：比如数据集中有10000个数据，我们从中随机抽取100个数据，得出统计量T1，然后将这100个数据放回到数据集中，再从中抽取100个数据，得出统计量T2，如此循环N次，最后计算置信区间。

名词解释：置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。

随机森林

随机森林是Bagging的一种扩展变体。随机森林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了随机属性选择。简单来说，随机森林相当于Bagging的升级版，原来的Bagging会在决策树的所有属性中选择最优的一个，而随机森林则是从相应节点的随机属性中选择一个最优属性。

例如，在一片森林中，有10万棵树，我们要从中选择高于10米的树。Bagging的做法是多次统计，从而找到高于10米的树的数量区间。而随机森林的做法是将10万棵树随机分成10份，每份1万棵。对于这10份，每份都有一个输入结果，高于10米或者低于10米。如果高于10米的类别较多，则整体是高于10米的，反之亦然。

在概率学中，样本容量越大，结果越接近。因此，随机森林可以在训练效果更高效、计算开支更小的情况下得出最后结果。需要注意的是，在随机森林中，有两个采样过程是随机的：第一个是输入数据的随机选取，从整体训练数据中选取一部分作为决策树的构建，是有放回的选取（这样可以避免每棵树都是全部样本，从而减少过拟合的风险）。第二个是每个决策树构建所需特征是从整体特征集中随机选取的，采样的特征远少于整体特征。

集成学习的算法——Stacking

相较于Bagging和Boosting，Stacking提及较少。Stacking算法是训练出多个小分类器，将这些小分类器的输入重新组合成一个新的训练集，然后训练出一个更高层次的分类器，以得到最终结果。在实际应用中，通常使用逻辑回归作为组合策略。

Stacking是一种集成学习技术，通过元分类器或元回归聚合多个分类或回归模型。基础层次模型基于完整的训练集进行训练，而元模型则基于基础层次模型的输入进行训练。