集成演算法案例

2. 集成運算電路如圖所示，

A1是加法器電路，演算法剛剛的例題你已經看到了；

A2是反相放大器電路；

因為有負反饋，所以運放都工作在線性區；

這兩個電路都是典型的電路，必須記住了；

3. 機器學習一般常用的演算法有哪些

機器學習是人工智慧的核心技術，是學習人工智慧必不可少的環節。機器學習中有很多演算法，能夠解決很多以前難以企的問題，機器學習中涉及到的演算法有不少，下面小編就給大家普及一下這些演算法。

一、線性回歸

一般來說，線性回歸是統計學和機器學習中最知名和最易理解的演算法之一。這一演算法中我們可以用來預測建模，而預測建模主要關注最小化模型誤差或者盡可能作出最准確的預測，以可解釋性為代價。我們將借用、重用包括統計學在內的很多不同領域的演算法，並將其用於這些目的。當然我們可以使用不同的技術從數據中學習線性回歸模型，例如用於普通最小二乘法和梯度下降優化的線性代數解。就目前而言，線性回歸已經存在了200多年，並得到了廣泛研究。使用這種技術的一些經驗是盡可能去除非常相似（相關）的變數，並去除噪音。這是一種快速、簡單的技術。

二、Logistic 回歸

它是解決二分類問題的首選方法。Logistic 回歸與線性回歸相似，目標都是找到每個輸入變數的權重，即系數值。與線性回歸不同的是，Logistic 回歸對輸出的預測使用被稱為 logistic 函數的非線性函數進行變換。logistic 函數看起來像一個大的S，並且可以將任何值轉換到0到1的區間內。這非常實用，因為我們可以規定logistic函數的輸出值是0和1並預測類別值。像線性回歸一樣，Logistic 回歸在刪除與輸出變數無關的屬性以及非常相似的屬性時效果更好。它是一個快速的學習模型，並且對於二分類問題非常有效。

三、線性判別分析（LDA）

在前面我們介紹的Logistic 回歸是一種分類演算法，傳統上，它僅限於只有兩類的分類問題。而LDA的表示非常簡單直接。它由數據的統計屬性構成，對每個類別進行計算。單個輸入變數的 LDA包括兩個，第一就是每個類別的平均值，第二就是所有類別的方差。而在線性判別分析，進行預測的方法是計算每個類別的判別值並對具備最大值的類別進行預測。該技術假設數據呈高斯分布，因此最好預先從數據中刪除異常值。這是處理分類預測建模問題的一種簡單而強大的方法。

四、決策樹

決策樹是預測建模機器學習的一種重要演算法。決策樹模型的表示是一個二叉樹。這是演算法和數據結構中的二叉樹，沒什麼特別的。每個節點代表一個單獨的輸入變數x和該變數上的一個分割點。而決策樹的葉節點包含一個用於預測的輸出變數y。通過遍歷該樹的分割點，直到到達一個葉節點並輸出該節點的類別值就可以作出預測。當然決策樹的有點就是決策樹學習速度和預測速度都很快。它們還可以解決大量問題，並且不需要對數據做特別准備。

五、樸素貝葉斯

其實樸素貝葉斯是一個簡單但是很強大的預測建模演算法。而這個模型由兩種概率組成，這兩種概率都可以直接從訓練數據中計算出來。第一種就是每個類別的概率，第二種就是給定每個 x 的值，每個類別的條件概率。一旦計算出來，概率模型可用於使用貝葉斯定理對新數據進行預測。當我們的數據是實值時，通常假設一個高斯分布，這樣我們可以簡單的估計這些概率。而樸素貝葉斯之所以是樸素的，是因為它假設每個輸入變數是獨立的。這是一個強大的假設，真實的數據並非如此，但是，該技術在大量復雜問題上非常有用。所以說，樸素貝葉斯是一個十分實用的功能。

六、K近鄰演算法

K近鄰演算法簡稱KNN演算法，KNN 演算法非常簡單且有效。KNN的模型表示是整個訓練數據集。KNN演算法在整個訓練集中搜索K個最相似實例（近鄰）並匯總這K個實例的輸出變數，以預測新數據點。對於回歸問題，這可能是平均輸出變數，對於分類問題，這可能是眾數類別值。而其中的訣竅在於如何確定數據實例間的相似性。如果屬性的度量單位相同，那麼最簡單的技術是使用歐幾里得距離，我們可以根據每個輸入變數之間的差值直接計算出來其數值。當然，KNN需要大量內存或空間來存儲所有數據，但是只有在需要預測時才執行計算。我們還可以隨時更新和管理訓練實例，以保持預測的准確性。

七、Boosting 和 AdaBoost

首先，Boosting 是一種集成技術，它試圖集成一些弱分類器來創建一個強分類器。這通過從訓練數據中構建一個模型，然後創建第二個模型來嘗試糾正第一個模型的錯誤來完成。一直添加模型直到能夠完美預測訓練集，或添加的模型數量已經達到最大數量。而AdaBoost 是第一個為二分類開發的真正成功的 boosting 演算法。這是理解 boosting 的最佳起點。現代 boosting 方法建立在 AdaBoost 之上，最顯著的是隨機梯度提升。當然，AdaBoost 與短決策樹一起使用。在第一個決策樹創建之後，利用每個訓練實例上樹的性能來衡量下一個決策樹應該對每個訓練實例付出多少注意力。難以預測的訓練數據被分配更多權重，而容易預測的數據分配的權重較少。依次創建模型，每一個模型在訓練實例上更新權重，影響序列中下一個決策樹的學習。在所有決策樹建立之後，對新數據進行預測，並且通過每個決策樹在訓練數據上的精確度評估其性能。所以說，由於在糾正演算法錯誤上投入了太多注意力，所以具備已刪除異常值的干凈數據十分重要。

八、學習向量量化演算法（簡稱 LVQ）

學習向量量化也是機器學習其中的一個演算法。可能大家不知道的是，K近鄰演算法的一個缺點是我們需要遍歷整個訓練數據集。學習向量量化演算法（簡稱 LVQ）是一種人工神經網路演算法，它允許你選擇訓練實例的數量，並精確地學習這些實例應該是什麼樣的。而學習向量量化的表示是碼本向量的集合。這些是在開始時隨機選擇的，並逐漸調整以在學習演算法的多次迭代中最好地總結訓練數據集。在學習之後，碼本向量可用於預測。最相似的近鄰通過計算每個碼本向量和新數據實例之間的距離找到。然後返回最佳匹配單元的類別值或作為預測。如果大家重新調整數據，使其具有相同的范圍，就可以獲得最佳結果。當然，如果大家發現KNN在大家數據集上達到很好的結果，請嘗試用LVQ減少存儲整個訓練數據集的內存要求

4. 集成測試通常都有那些策略

瞬時集成測試策略
又稱大爆炸測試、一次性集成。首先對每個模塊分別進行模塊測試，然後將所有模塊集成起來在一起進行測試，最終得到要求的軟體系統。
集成測試詳解
4
增量式集成測試策略
特點：
將程序分成小的部分進行構造和測試；
優點：
1.錯誤容易分離和修正；
2.介面容易進行徹底測試；
缺點：
會有額外開銷，但能大大減少發現和修正錯誤的時間。
三種增量集成測試：
自頂向下集成；
自底向上集成；
混合式集成。
5
自頂向下
集成測試詳解
集成測試詳解
6
自底向上集成測試策略
集成順序：
從具有最少依賴性的底層原子模塊開始，按照由底向上的順序構造系統並進行集成測試
原子模塊->造件(Build)->應用軟體系統
集成測試詳解
集成測試詳解
7
自頂向下與自底向上集成測試策略優缺點
集成測試詳解
8
基幹測試
基幹測試(Backbone Integration)結合了自頂向下、自底向上和一次性集成的方法。
步驟：
Step1:用程序樁獨立測試上層模塊；
Step2:用驅動器獨立測試低層模塊；
Step3:集成時對中間層進行測試；
注意事項：首先要識別支持應用控制的構件、基乾和應用子系統，測試的順序基於此分析。
9
三明治集成測試
三明治集成(Sandwich Integration)是基幹集成測試的一種相關樣式，提倡自頂向下和自底向上的結合，最後的配置在中間匯合。
集成測試詳解
END
其它集成測試策略
層次集成
客戶/伺服器集成
分布服務集成
高頻集成
END
集成測試總結
1
集成測試是一個必要的測試階段：
從將兩個組件集成到一起開始，到所有系統組件在一起運行位置的所有測試活動，都是集成測試階段的一部分
集成測試是一種測試類型：
集成測試測試組件間的介面
集成測試不應被淡化：
集成測試能減少系統測試階段的缺陷

5. 集成演算法名詞解釋

集成演算法(Emseble Learning)是構建多個學習器，然後通過一定策略結合把它們來完成學習任務的，常常可以獲得比單一學習顯著優越的學習器。

6. 課程設計 二叉樹遍歷演算法集成

#include <iostream>

using namespace std;
int tree[20];//存放二叉樹節點標號
int i=0;//二叉樹節點個數
class node//節點域
{
public:
int num;
node * left;
node * right;
string data;
};
void menu(void)
{
cout<<endl<<" 二叉樹的應用"<<endl;
cout<<"1.創建二叉樹"<<endl;
cout<<"2.成序遍歷二叉樹"<<endl;
cout<<"3.先序遍歷二叉樹"<<endl;
cout<<"4.中序遍歷二叉樹"<<endl;
cout<<"5.後序遍歷二叉樹"<<endl;
cout<<"6.清屏"<<endl;
cout<<"7.結束程序"<<endl;
cout <<"請選擇：" << endl;
}
node* search(node *p,int a)//搜索標號為a的節點
{
node *q=p;
if(q!=NULL)
{
if(q->num==a)
return q;
if(search(q->left,a)!=NULL)
return search(q->left,a);
if(search(q->right,a)!=NULL)
return search(q->right,a);
}
return NULL;
}
node * creatTree(node *p)//建立二叉樹
{

int flag=1;
char c;
int temp;
if(p==NULL)
{
p=new node;
cout<<"請輸入首節點元素："<<endl;//創建首節點
cin>>p->data;
p->num=1;
p->left=NULL;
p->right=NULL;
i++;
tree[0]=1;
}
while(flag)
{

cout<<"1.繼續"<<endl;
cout<<"2.返回"<<endl;
cin>>c;
switch (c)
{
case '1':
cout<<"已有節點標號:"<<endl;
for(int j=0;j<i;j++)
cout<<tree[j]<<" ";
cout<<endl<<"輸入要插入節點標號："<<endl;
cin>>temp;

int a=temp/2;
node *q=search(p,a);//尋找要求父節點
if(q==NULL)
{
cout<<"未找到父節點"<<endl;
break;
}
int j;
for(j=0;j<i;j++)//若輸入已存在節點標號，僅更新樹
if(temp==tree[j])
break;
tree[j]=temp;
if(j==i)
i++;

node *newNode=new node;//新建並添加節點
newNode->left=NULL;
newNode->right=NULL;
newNode->num=temp;
cout<<"輸入信息："<<endl;
cin>>newNode->data;
if(temp==a*2)
q->left=newNode;
else q->right=newNode;

break;
case '2':
flag=0;
break;
default :
cout<<"輸入錯誤。"<<endl;
}
}
return p;
}
void levelOrder(node *p)//成序遍歷
{
int m,n,temp;
for(m=0;m<i;m++)
for(n=m;n<i;n++)
{
if(tree[m]>tree[n])
{
temp=tree[m];
tree[m]=tree[n];
tree[n]=temp;
}
}
for(m=0;m<i;m++)
cout<<search(p,tree[m])->data<<" ";
}
void preOrder(node * p)
{
if(p!=NULL)
{
cout<<p->data<<" ";
preOrder(p->left);
preOrder(p->right);
}
}
void inOrder(node * p)
{
if(p!=NULL)
{
inOrder(p->left);
cout<<p->data<<" ";
inOrder(p->right);
}
}
void postOrder(node * p)
{
if(p!=NULL)
{
postOrder(p->left);
postOrder(p->right);
cout<<p->data<<" ";
}
}

int main()
{
char choose;
node *head=NULL;
while(1)
{
menu();
cin>>choose;
switch (choose)
{
case '1':
head=creatTree(head);
break;
case '2':
if(head==NULL)
cout<<"請先創建二叉樹"<<endl<<endl<<endl;
levelOrder(head);
break;
case '3':
if(head==NULL)
cout<<"請先創建二叉樹"<<endl<<endl<<endl;
preOrder(head);
break;
case '4':
if(head==NULL)
cout<<"請先創建二叉樹"<<endl<<endl<<endl;
inOrder(head);
break;
case '5':
if(head==NULL)
cout<<"請先創建二叉樹"<<endl<<endl<<endl;
postOrder(head);
break;
case '6':
system("cls");
break;
case '7':
return 0;
break;
default :
cout<<"錯誤輸入，請重新選擇。"<<endl<<endl<<endl;
}
}
return 0;
}

7. stacking集成演算法能有幾層

不限，但是很多情況下，兩層的效果是相對比較好的，多層反而不好。在不同的數據集上多做實驗試一下。

8. 機器學習故事匯-集成演算法

機器學習故事匯-集成演算法
【咱們的目標】系列演算法講解旨在用最簡單易懂的故事情節幫助大家掌握晦澀無趣的機器學習，適合對數學很頭疼的同學們，小板凳走起！

今天咱們就來討論一下傳說中的集成演算法，之前咱們講的演算法都是單兵作戰的（單個模型得到結果），但是回過頭來想一想現在是不是幹啥都講究個合作共贏，所以咱們的模型也是如此。單個演算法確實勢單力薄，假如我們可以把它們組合起來會不會得到更好的效果呢？（演算法們要揭竿起義了，今亡亦死舉大計亦死。。。編不下去了）
在集成演算法中，有三個核心模塊，咱們就一一道來，先來概述一下：
Bagging集成：並行的構造多個基礎模型（隨機森林），每一個基礎模型都各自為政，然後把它們的結果求一個平均就好！
Boosting集成：串列的構造多個基礎模型（Xgboost），每一個基礎模型都要嚴格篩選，在前面的基礎上加進來的新模型後，它們整體的效果起碼得沒加這個新的基礎模型前要強吧！
Stacking集成：多種演算法群毆一起上！選擇多個機器學習演算法做同一件事，最後把它們的結果合並就OK啦！

先來看看第一個傢伙Bagging模型，其典型代表就是隨機森立了，簡單來說就是並行的訓練一堆樹模型，然後求其平均結果，在這里我們要討論一個問題，就是每個樹模型該怎麼構造呢？如果不加入任何限制，那每個樹模型不都差不多嘛，那最後的平均結果又會有什麼變化呢？所以為了結果的泛化能力更強，必須要使得每個樹模型表現出多樣性，也就是盡可能的讓每個樹模型都不一樣！

這該怎麼做呢？什麼影響模型呢？數據絕對是最大的影響因子，這里的森林很好理解了，就是把樹放在一起，那麼隨機又是什麼呢？為了保證每個樹的多樣性，在構建模型時，我們做了二重隨機（我自創的詞。。。）第一重就是對樣本的選擇，每次隨機的有放回的選擇部分樣本作為一棵樹的訓練樣本（比如選擇百分之八十作為訓練集）。第二重還要考慮特徵了，既然樣本數據能隨機，那麼特徵也是一樣的，每棵樹選擇的特徵也是不一樣的隨機選擇部分特徵來建模！

隨機的意義非常重要，這是隨機森林的精神所在！

隨機森林作為灰常經典的機器學習演算法，優勢自然少不了，當我們建模完之後，還可以對特徵進行重要性評估，其實簡單來說一個特徵的重要與否可以取決於建模的時候如果把這個特徵換成噪音特徵再去看看結果的錯誤率是不是顯著上升，如果顯著上升，那麼這個特徵自然很重要，如果沒變化，那這個特徵就沒啥用了，因為它和噪音沒啥區別！

隨機森林中樹的個數是不是越多越好呢？理論上越多的樹效果應該會更好吧，但是實際上我們把樹的個數增加到一定的時候比如100棵了已經，再往上增加樹的個數結果也只會發生小范圍的浮動，基本也就穩定了！

Boosting集成中典型的代表就屬Xgboost啦，一個大殺器，這個演算法由於涉及的數學比較多，咱們後續來一個專題去講Xgboost，我們先來看看簡單些的Adaboost。

Adaboost演算法概述來說就是，首選我有一個非常簡單的模型，比如深度為1的樹模型，然後我去預測一下結果，在結果中我發現某些樣本預測錯了，這個時候第二個簡單的樹模型就來了，還是同樣的任務只不過數據的權重發生了變換，一開始所有的數據都是相同的權重，但是第二次會把前面那次預測錯的數據的權重增大，相對來說預測對的數據的權重就會減小。說白了就是讓後面的模型更注重我之前哪些數據分錯了，這回好能分對它！（好比我們在考試前都會復習之前做錯的題）

最後來看一下堆疊模型吧，社會我Stacking，人狠話不多，不需要多解釋，做了一堆演算法，然後把它們的結果堆疊起來，每個演算法都有自己的預測結果，這些結果組合在一起那不相當於一個新的特徵嘛，再把它們結果組成的特徵去做一個分類或者回歸，又得到了一個唯一的結果。

9. c語言典型演算法集成系統

你的3T的整形數有沒有限定大小的啊？

10. 機器學習 集成學習 AdaBoost演算法

訓練集還是那個訓練集，不過每次迭代前都要乘上權值分布矩陣，相當於弱分類器的輸入數據改變了。詳見《李航-統計學習方法》