集成算法案例

2. 集成运算电路如图所示，

A1是加法器电路，算法刚刚的例题你已经看到了；

A2是反相放大器电路；

因为有负反馈，所以运放都工作在线性区；

这两个电路都是典型的电路，必须记住了；

3. 机器学习一般常用的算法有哪些

机器学习是人工智能的核心技术，是学习人工智能必不可少的环节。机器学习中有很多算法，能够解决很多以前难以企的问题，机器学习中涉及到的算法有不少，下面小编就给大家普及一下这些算法。

一、线性回归

一般来说，线性回归是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。这一算法中我们可以用来预测建模，而预测建模主要关注最小化模型误差或者尽可能作出最准确的预测，以可解释性为代价。我们将借用、重用包括统计学在内的很多不同领域的算法，并将其用于这些目的。当然我们可以使用不同的技术从数据中学习线性回归模型，例如用于普通最小二乘法和梯度下降优化的线性代数解。就目前而言，线性回归已经存在了200多年，并得到了广泛研究。使用这种技术的一些经验是尽可能去除非常相似（相关）的变量，并去除噪音。这是一种快速、简单的技术。

二、Logistic 回归

它是解决二分类问题的首选方法。Logistic 回归与线性回归相似，目标都是找到每个输入变量的权重，即系数值。与线性回归不同的是，Logistic 回归对输出的预测使用被称为 logistic 函数的非线性函数进行变换。logistic 函数看起来像一个大的S，并且可以将任何值转换到0到1的区间内。这非常实用，因为我们可以规定logistic函数的输出值是0和1并预测类别值。像线性回归一样，Logistic 回归在删除与输出变量无关的属性以及非常相似的属性时效果更好。它是一个快速的学习模型，并且对于二分类问题非常有效。

三、线性判别分析（LDA）

在前面我们介绍的Logistic 回归是一种分类算法，传统上，它仅限于只有两类的分类问题。而LDA的表示非常简单直接。它由数据的统计属性构成，对每个类别进行计算。单个输入变量的 LDA包括两个，第一就是每个类别的平均值，第二就是所有类别的方差。而在线性判别分析，进行预测的方法是计算每个类别的判别值并对具备最大值的类别进行预测。该技术假设数据呈高斯分布，因此最好预先从数据中删除异常值。这是处理分类预测建模问题的一种简单而强大的方法。

四、决策树

决策树是预测建模机器学习的一种重要算法。决策树模型的表示是一个二叉树。这是算法和数据结构中的二叉树，没什么特别的。每个节点代表一个单独的输入变量x和该变量上的一个分割点。而决策树的叶节点包含一个用于预测的输出变量y。通过遍历该树的分割点，直到到达一个叶节点并输出该节点的类别值就可以作出预测。当然决策树的有点就是决策树学习速度和预测速度都很快。它们还可以解决大量问题，并且不需要对数据做特别准备。

五、朴素贝叶斯

其实朴素贝叶斯是一个简单但是很强大的预测建模算法。而这个模型由两种概率组成，这两种概率都可以直接从训练数据中计算出来。第一种就是每个类别的概率，第二种就是给定每个 x 的值，每个类别的条件概率。一旦计算出来，概率模型可用于使用贝叶斯定理对新数据进行预测。当我们的数据是实值时，通常假设一个高斯分布，这样我们可以简单的估计这些概率。而朴素贝叶斯之所以是朴素的，是因为它假设每个输入变量是独立的。这是一个强大的假设，真实的数据并非如此，但是，该技术在大量复杂问题上非常有用。所以说，朴素贝叶斯是一个十分实用的功能。

六、K近邻算法

K近邻算法简称KNN算法，KNN 算法非常简单且有效。KNN的模型表示是整个训练数据集。KNN算法在整个训练集中搜索K个最相似实例（近邻）并汇总这K个实例的输出变量，以预测新数据点。对于回归问题，这可能是平均输出变量，对于分类问题，这可能是众数类别值。而其中的诀窍在于如何确定数据实例间的相似性。如果属性的度量单位相同，那么最简单的技术是使用欧几里得距离，我们可以根据每个输入变量之间的差值直接计算出来其数值。当然，KNN需要大量内存或空间来存储所有数据，但是只有在需要预测时才执行计算。我们还可以随时更新和管理训练实例，以保持预测的准确性。

七、Boosting 和 AdaBoost

首先，Boosting 是一种集成技术，它试图集成一些弱分类器来创建一个强分类器。这通过从训练数据中构建一个模型，然后创建第二个模型来尝试纠正第一个模型的错误来完成。一直添加模型直到能够完美预测训练集，或添加的模型数量已经达到最大数量。而AdaBoost 是第一个为二分类开发的真正成功的 boosting 算法。这是理解 boosting 的最佳起点。现代 boosting 方法建立在 AdaBoost 之上，最显着的是随机梯度提升。当然，AdaBoost 与短决策树一起使用。在第一个决策树创建之后，利用每个训练实例上树的性能来衡量下一个决策树应该对每个训练实例付出多少注意力。难以预测的训练数据被分配更多权重，而容易预测的数据分配的权重较少。依次创建模型，每一个模型在训练实例上更新权重，影响序列中下一个决策树的学习。在所有决策树建立之后，对新数据进行预测，并且通过每个决策树在训练数据上的精确度评估其性能。所以说，由于在纠正算法错误上投入了太多注意力，所以具备已删除异常值的干净数据十分重要。

八、学习向量量化算法（简称 LVQ）

学习向量量化也是机器学习其中的一个算法。可能大家不知道的是，K近邻算法的一个缺点是我们需要遍历整个训练数据集。学习向量量化算法（简称 LVQ）是一种人工神经网络算法，它允许你选择训练实例的数量，并精确地学习这些实例应该是什么样的。而学习向量量化的表示是码本向量的集合。这些是在开始时随机选择的，并逐渐调整以在学习算法的多次迭代中最好地总结训练数据集。在学习之后，码本向量可用于预测。最相似的近邻通过计算每个码本向量和新数据实例之间的距离找到。然后返回最佳匹配单元的类别值或作为预测。如果大家重新调整数据，使其具有相同的范围，就可以获得最佳结果。当然，如果大家发现KNN在大家数据集上达到很好的结果，请尝试用LVQ减少存储整个训练数据集的内存要求

4. 集成测试通常都有那些策略

瞬时集成测试策略
又称大爆炸测试、一次性集成。首先对每个模块分别进行模块测试，然后将所有模块集成起来在一起进行测试，最终得到要求的软件系统。
集成测试详解
4
增量式集成测试策略
特点：
将程序分成小的部分进行构造和测试；
优点：
1.错误容易分离和修正；
2.接口容易进行彻底测试；
缺点：
会有额外开销，但能大大减少发现和修正错误的时间。
三种增量集成测试：
自顶向下集成；
自底向上集成；
混合式集成。
5
自顶向下
集成测试详解
集成测试详解
6
自底向上集成测试策略
集成顺序：
从具有最少依赖性的底层原子模块开始，按照由底向上的顺序构造系统并进行集成测试
原子模块->造件(Build)->应用软件系统
集成测试详解
集成测试详解
7
自顶向下与自底向上集成测试策略优缺点
集成测试详解
8
基干测试
基干测试(Backbone Integration)结合了自顶向下、自底向上和一次性集成的方法。
步骤：
Step1:用程序桩独立测试上层模块；
Step2:用驱动器独立测试低层模块；
Step3:集成时对中间层进行测试；
注意事项：首先要识别支持应用控制的构件、基干和应用子系统，测试的顺序基于此分析。
9
三明治集成测试
三明治集成(Sandwich Integration)是基干集成测试的一种相关样式，提倡自顶向下和自底向上的结合，最后的配置在中间汇合。
集成测试详解
END
其它集成测试策略
层次集成
客户/服务器集成
分布服务集成
高频集成
END
集成测试总结
1
集成测试是一个必要的测试阶段：
从将两个组件集成到一起开始，到所有系统组件在一起运行位置的所有测试活动，都是集成测试阶段的一部分
集成测试是一种测试类型：
集成测试测试组件间的接口
集成测试不应被淡化：
集成测试能减少系统测试阶段的缺陷

5. 集成算法名词解释

集成算法(Emseble Learning)是构建多个学习器，然后通过一定策略结合把它们来完成学习任务的，常常可以获得比单一学习显着优越的学习器。

6. 课程设计 二叉树遍历算法集成

#include <iostream>

using namespace std;
int tree[20];//存放二叉树节点标号
int i=0;//二叉树节点个数
class node//节点域
{
public:
int num;
node * left;
node * right;
string data;
};
void menu(void)
{
cout<<endl<<" 二叉树的应用"<<endl;
cout<<"1.创建二叉树"<<endl;
cout<<"2.成序遍历二叉树"<<endl;
cout<<"3.先序遍历二叉树"<<endl;
cout<<"4.中序遍历二叉树"<<endl;
cout<<"5.后序遍历二叉树"<<endl;
cout<<"6.清屏"<<endl;
cout<<"7.结束程序"<<endl;
cout <<"请选择：" << endl;
}
node* search(node *p,int a)//搜索标号为a的节点
{
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)//建立二叉树
{

int flag=1;
char c;
int temp;
if(p==NULL)
{
p=new node;
cout<<"请输入首节点元素："<<endl;//创建首节点
cin>>p->data;
p->num=1;
p->left=NULL;
p->right=NULL;
i++;
tree[0]=1;
}
while(flag)
{

cout<<"1.继续"<<endl;
cout<<"2.返回"<<endl;
cin>>c;
switch (c)
{
case '1':
cout<<"已有节点标号:"<<endl;
for(int j=0;j<i;j++)
cout<<tree[j]<<" ";
cout<<endl<<"输入要插入节点标号："<<endl;
cin>>temp;

int a=temp/2;
node *q=search(p,a);//寻找要求父节点
if(q==NULL)
{
cout<<"未找到父节点"<<endl;
break;
}
int j;
for(j=0;j<i;j++)//若输入已存在节点标号，仅更新树
if(temp==tree[j])
break;
tree[j]=temp;
if(j==i)
i++;

node *newNode=new node;//新建并添加节点
newNode->left=NULL;
newNode->right=NULL;
newNode->num=temp;
cout<<"输入信息："<<endl;
cin>>newNode->data;
if(temp==a*2)
q->left=newNode;
else q->right=newNode;

break;
case '2':
flag=0;
break;
default :
cout<<"输入错误。"<<endl;
}
}
return p;
}
void levelOrder(node *p)//成序遍历
{
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<<"请先创建二叉树"<<endl<<endl<<endl;
levelOrder(head);
break;
case '3':
if(head==NULL)
cout<<"请先创建二叉树"<<endl<<endl<<endl;
preOrder(head);
break;
case '4':
if(head==NULL)
cout<<"请先创建二叉树"<<endl<<endl<<endl;
inOrder(head);
break;
case '5':
if(head==NULL)
cout<<"请先创建二叉树"<<endl<<endl<<endl;
postOrder(head);
break;
case '6':
system("cls");
break;
case '7':
return 0;
break;
default :
cout<<"错误输入，请重新选择。"<<endl<<endl<<endl;
}
}
return 0;
}

7. stacking集成算法能有几层

不限，但是很多情况下，两层的效果是相对比较好的，多层反而不好。在不同的数据集上多做实验试一下。

8. 机器学习故事汇-集成算法

机器学习故事汇-集成算法
【咱们的目标】系列算法讲解旨在用最简单易懂的故事情节帮助大家掌握晦涩无趣的机器学习，适合对数学很头疼的同学们，小板凳走起！

今天咱们就来讨论一下传说中的集成算法，之前咱们讲的算法都是单兵作战的（单个模型得到结果），但是回过头来想一想现在是不是干啥都讲究个合作共赢，所以咱们的模型也是如此。单个算法确实势单力薄，假如我们可以把它们组合起来会不会得到更好的效果呢？（算法们要揭竿起义了，今亡亦死举大计亦死。。。编不下去了）
在集成算法中，有三个核心模块，咱们就一一道来，先来概述一下：
Bagging集成：并行的构造多个基础模型（随机森林），每一个基础模型都各自为政，然后把它们的结果求一个平均就好！
Boosting集成：串行的构造多个基础模型（Xgboost），每一个基础模型都要严格筛选，在前面的基础上加进来的新模型后，它们整体的效果起码得没加这个新的基础模型前要强吧！
Stacking集成：多种算法群殴一起上！选择多个机器学习算法做同一件事，最后把它们的结果合并就OK啦！

先来看看第一个家伙Bagging模型，其典型代表就是随机森立了，简单来说就是并行的训练一堆树模型，然后求其平均结果，在这里我们要讨论一个问题，就是每个树模型该怎么构造呢？如果不加入任何限制，那每个树模型不都差不多嘛，那最后的平均结果又会有什么变化呢？所以为了结果的泛化能力更强，必须要使得每个树模型表现出多样性，也就是尽可能的让每个树模型都不一样！

这该怎么做呢？什么影响模型呢？数据绝对是最大的影响因子，这里的森林很好理解了，就是把树放在一起，那么随机又是什么呢？为了保证每个树的多样性，在构建模型时，我们做了二重随机（我自创的词。。。）第一重就是对样本的选择，每次随机的有放回的选择部分样本作为一棵树的训练样本（比如选择百分之八十作为训练集）。第二重还要考虑特征了，既然样本数据能随机，那么特征也是一样的，每棵树选择的特征也是不一样的随机选择部分特征来建模！

随机的意义非常重要，这是随机森林的精神所在！

随机森林作为灰常经典的机器学习算法，优势自然少不了，当我们建模完之后，还可以对特征进行重要性评估，其实简单来说一个特征的重要与否可以取决于建模的时候如果把这个特征换成噪音特征再去看看结果的错误率是不是显着上升，如果显着上升，那么这个特征自然很重要，如果没变化，那这个特征就没啥用了，因为它和噪音没啥区别！

随机森林中树的个数是不是越多越好呢？理论上越多的树效果应该会更好吧，但是实际上我们把树的个数增加到一定的时候比如100棵了已经，再往上增加树的个数结果也只会发生小范围的浮动，基本也就稳定了！

Boosting集成中典型的代表就属Xgboost啦，一个大杀器，这个算法由于涉及的数学比较多，咱们后续来一个专题去讲Xgboost，我们先来看看简单些的Adaboost。

Adaboost算法概述来说就是，首选我有一个非常简单的模型，比如深度为1的树模型，然后我去预测一下结果，在结果中我发现某些样本预测错了，这个时候第二个简单的树模型就来了，还是同样的任务只不过数据的权重发生了变换，一开始所有的数据都是相同的权重，但是第二次会把前面那次预测错的数据的权重增大，相对来说预测对的数据的权重就会减小。说白了就是让后面的模型更注重我之前哪些数据分错了，这回好能分对它！（好比我们在考试前都会复习之前做错的题）

最后来看一下堆叠模型吧，社会我Stacking，人狠话不多，不需要多解释，做了一堆算法，然后把它们的结果堆叠起来，每个算法都有自己的预测结果，这些结果组合在一起那不相当于一个新的特征嘛，再把它们结果组成的特征去做一个分类或者回归，又得到了一个唯一的结果。

9. c语言典型算法集成系统

你的3T的整形数有没有限定大小的啊？

10. 机器学习 集成学习 AdaBoost算法

训练集还是那个训练集，不过每次迭代前都要乘上权值分布矩阵，相当于弱分类器的输入数据改变了。详见《李航-统计学习方法》