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机器学习的集成学习器的简单介绍

接下来为大家讲解机器学习的集成学习器，以及涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

1、强化学习强化学习是一种比较复杂的机器学习方法，强调系统与外界不断的交互反馈，它主要是针对流程中不断需要推理的场景，比如无人汽车驾驶，它更多关注性能。它是机器学习中的热点学习方法。

2、今天小编就对机器学习四大数据分析降维方法进行详细解读，希望对大家有所帮助。

（图片来源网络，侵删）

3、数据是机器学习方法的基础的原料，它通常由一条条数据（每一行）样本组成，样本由描述其各个维度信息的特征及目标值标签（或无）组成。

4、PCA在机器学习中很常用，是一种无参数的数据降维方法。

集成学习和深度学习两者是没有关系的。因为深度学习是比较认真的去学习每件事，而集成学习是集中精力去完成一件事情的，两者关系不一样，所以集成学习和深度学习两者是没有关系的。

（图片来源网络，侵删）

深度学习（Deep Learning）：通过模拟人脑的神经网络结构，进行大规模的非线性数据建模和特征提取。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。

深度学习（DL， Deep Learning）是机器学习（ML， Machine Learning）领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能（AI， Artificial Intelligence），他是人工神经网络的研究的概念。

还有一些算法是监督学习和非监督学习的结合，如半监督学习和集成学习。半监督学习是在大部分数据没有标签的情况下使用少量有标签的数据来进行训练，集成学习是将多个模型融合为一个最终模型。

随机森林（Random forest）指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。在机器学习中有一个地位很重要的包scikit-learn可实现随机森林算法。

由于这些优点，其得到了全面深入的发展，现已成为机器学习和数据挖掘领域的标准工具。

在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。

GBDT和随机森林虽然都是决策树的组合算法，但是两者的训练过程还是很不相同的。 GBDT训练是每次一棵，一棵接着一棵（串行），因此与随机森林并行计算多棵树相比起来，会需要更长的训练时间。

随机森林算法（Random forest algorithm）是对 bagging 算法的扩展。除了仍然根据从训练数据样本建立复合模型之外，随机森林对用做构建树（tree）的数据特征做了一定限制，使得生成的决策树之间没有关联，从而提升算法效果。

随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。

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