集成算法

集成学习包括Bagging方法和Boosting方法，下面详细分析这两种方法。

下面是决策树与这些算法框架进行结合所得到的新的算法：

1） Bagging + 决策树 = 随机森林

2）AdaBoost + 决策树 = 提升树

3）Gradient Boosting + 决策树 = GBDT

Bagging法假设训练样本集服从均匀分布，即1/N。

（1） 从训练样本集中 随机可放回抽样（Bootstrapping )N次 ，得到与训练集相同大小的训练集，重复抽样K次， 得到K个训练集 。

（2） 每个训练集得到一个最优模型， K个训练集得到K个最优模型。

（3） 分类问题：对K个模型采用 投票的方式得到分类结果 ；回归问题：对K个模型的值 求平均得到分 类结果。

每一个样本数据是有权重的，每一个学习器是有先后顺序的。在PAC（概率近似正确）的学习框架下，一定可以将弱分类器组装成一个强分类器。

（1）每一轮如何改变训练数据的权值和概率分布？

（2）通过什么方式来组合弱学习器？

其中，学习器性能越好，对应的权值也越大。样本权值1初始化为1/N，即初始样本集服从均匀分布，后面随着前一个学习器的结果更新样本权值。

集成学习得到多个学习器后，结合策略得到最终的结果。通常用到最多的是平均法，投票法和学习法。

适用范围：

规模大的集成，学习的权重较多 ， 加权平均法易导致过拟合

个体学习器性能相差较大时宜使用加权平均法，相近用简单平均法 。

绝对多数投票法：某标记 超过半数 ，也就是我们常说的要票过半数，否则就当会拒绝预测；

相对多数投票法：预测为得票 最多 的标记，若同时有多个标记的票最高，则从中随机选取一个，也就是所谓的“少数服从多数”。

加权投票法：提供了预测结果，与加权平均法类似。

对于学习法，代表方法是stacking，当使用stacking的结合策略时， 我们不是对弱学习器的结果做简单的逻辑处理，而是再加上一层学习器，也就是说，我们 将训练集弱学习器的学习结果作为输入， 将训练集的输出作为输出，重新训练一个学习器来得到最终结果。

在这种情况下，我们将弱学习器称为初级学习器，将用于结合的学习器称为次级学习器。对于测试集，我们首先用初级学习器预测一次，得到次级学习器的输入样本，再用次级学习器预测一次，得到最终的预测结果。

1）训练样本集

Bagging：训练集是有放回抽样，从原始集中选出的K组训练集是相互独立的。

Boosting：每一次迭代的训练集不变。

2）训练样本权重

Bagging：每个训练样本的权重相等，即1/N。

Boosting：根据学习器的错误率不断调整样例的权值，错误率越大，权值越大。

3）预测函数的权重：

Bagging：K组学习器的权重相等，即1/K。

Boosting：学习器性能好的分配较大的权重，学习器性能差的分配较小的权重。

4）并行计算

Bagging：K组学习器模型可以并行生成。

Boosting：K组学习器只能顺序生成，因为后一个模型的样本权值需要前一个学习器模型的结果。

Bagging和Boosting方法都是把若干个学习器整合为一个学习器的方法，Bagging方法可以降低模型的方差，Boosting方法可以降低模型的偏差，在实际工作中，因情况需要选择集成方法。

人工智能中的算法种类

1、神经网络算法：人工神经网络系统是20世纪40年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。

2、K-最近邻算法（K-NearestNeighbors，KNN）非常简单。KNN通过在整个训练集中搜索K个最相似的实例，即K个邻居，并为所有这些K个实例分配一个公共输出变量，来对对象进行分类。

3、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)。

4、人工智能主要典型算法，有梯度下降的算法，减少过拟合的dropout算法等等。

5、模糊数学、神经网络、小波变换、遗传算法、人工免疫系统、参数优化、粒子群算法，等等，简单应用，有高等数学知识即可。

6、SVM算法，粒子群算法，免疫算法，种类太多了，各种算法还有改进版，比如说遗传神经网络。从某本书上介绍，各种算法性能、效力等各不同，应依据具体问题选择算法。

典型人工智能算法有哪些

1、人工智能主要典型算法，有梯度下降的算法，减少过拟合的dropout算法等等。

2、人工智能算法有集成算法、回归算法、贝叶斯算法等。集成算法。简单算法一般复杂度低、速度快、易展示结果，其中的模型可以单独进行训练，并且它们的预测能以某种方式结合起来去做出一个总体预测。

3、神经网络算法：人工神经网络系统是20世纪40年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。

4、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)。

5、神经网络算法、蚁群算法、混合蛙跳算法、蜂群算法。

请问浪潮有哪些AI算法系统

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人工智能算法有哪些

人工智能十大算法如下线性回归（LinearRegression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。

AdaboostAdaboost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)。

CHAID)、决策残端(DecisionStump)、ID3算法(ID3Algorithm)、随机森林(RandomForest)、SLIQ(SupervisedLearninginQuest)等。

人工智能算法也被称之为软计算，它是人们受自然界规律的启迪，根据其原理模拟求解问题的算法。目前的人工智能算法有人工神经网络遗传算法、模拟退火算法、群集智能蚁群算法和例子群算等等。

AI+人工智能算法是什么

1、是指人工智能算法。Al是ArtificialIntelligence，中文是人工智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。

2、带AI算法的APP代表：美颜相机在APP里加入一些AI算法相对于前两者来说是既省钱又快捷。通过人脸和人体轮廓、场景识别、自动虚化背景，美颜相机、美图相机就是这样来实现拍照的。

3、雷鸟科技的AI算法是一种智能推荐算法，用专业术语来表达，就是它可以充分利用用户画像、视频画像，结合智能算法，为每个用户推荐个性化的内容。

4、AI是企业弯道超车的机会，大家都在同一个起跑线上，没有谁比谁强。而AI的核心是为用户提供服务，如果只是一种数学模型或者一个算法数据的比拼，没有意义。目前玉林的一些行业已开始有人工智能的场景应用。

5、人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，旨在研究、设计和实现能够模拟、扩展和辅助人类智能的理论、方法、技术和应用系统。