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2020
11-15

揭秘为什么马云听到人工智能就生气?天猫双11回答了这个问题

1995年 , Freund和schapire改进了Boosting算法 ,提出了 AdaBoost (Adap tive Boosting)算法,该算法效率和 Freund于 1991年提出的 Boosting算法几乎相同 ,但不需要任何关于弱学习器的先验知识 ,因而更容易应用到实际问题当中。

Boosting方法是一种用来提高弱分类算法准确度的方法,这种方法通过构造一个预测函数系列,然后以一定的方式将他们组合成一个预测函数。他是一种框架算法,主要是通过对样本集的操作获得样本子集,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。

同年,机器学习领域中一个最重要的突破,支持向量(support vector machines, SVM ),由瓦普尼克和科尔特斯在大量理论和实证的条件下年提出。从此将机器学习社区分为神经网络社区和支持向量机社区。

然而两个社区之间的竞争并不那么容易,神经网络要落后SVM核化后的版本将近2000s 。支持向量机在以前许多神经网络模型不能解决的任务中取得了良好的效果。此外,支持向量机能够利用所有的先验知识做凸优化选择,产生准确的理论和核模型。因此,它可以对不同的学科产生大的推动,产生非常高效的理论和实践改善。

支撑向量机 , Boosting,最大熵方法(比如logistic regression, LR)等。这些模型的结构基本上可以看成带有一层隐层节点(如SVM, Boosting),或没有隐层节点(如LR)。这些模型在无论是理论分析还是应用都获得了巨大的成功。

另一个集成决策树模型由布雷曼博士在2001年提出,它是由一个随机子集的实例组成,并且每个节点都是从一系列随机子集中选择。由于它的这个性质,被称为随机森林(RF),随机森林也在理论和经验上证明了对过拟合的抵抗性。

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作者:决战机器人工智能档案最先进人工智能机器人排名|机器人之家培训什么是ai技术
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