引言

　　在正兒八經(jīng)地介紹集成學習的內(nèi)容之前，我們想先介紹一下Kaggle競賽,，這是我們要介紹集成學習的初衷之一,。Kaggle(kaggle)是由安東尼·戈德布盧姆在2010年創(chuàng)辦的一個數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)分析平臺，其目標就是使數(shù)據(jù)科學成為一項運動 ,。這個平臺對所有的注冊用戶開放,，企業(yè)和研究者可以在上面發(fā)布自己的數(shù)據(jù)并描述自己的目標，感興趣的數(shù)據(jù)分析專家可在上面進行競賽來解決問題,。

　　Kaggle競賽包括Featured,，Recruitment，Research,，Playground,，Getting started和In class幾種類別，其中Featured，Recruitment,，Research是企業(yè)或研究機構(gòu)發(fā)布的,，提供一定數(shù)額的獎金，問題比較難,；Playground,，Getting started則是提供給數(shù)據(jù)分析愛好者們一些入門級的練習，難度較低,，對于新手建議從這兩個類別入手,；最后In class則是提供給教學用的，老師布置一些任務(wù)同班同學可以在上面完成,，這個一般是私密的不是外界都能參與的,。

　　Kaggle在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域非常有影響力，在全球范圍內(nèi)擁有將近20萬名數(shù)據(jù)科學家,，其競賽領(lǐng)域包括計算機科學,、統(tǒng)計學、經(jīng)濟學和數(shù)學,。Kaggle的競賽在艾滋病研究,、棋牌評級和交通預(yù)測方面取得了成果并且基于這些成果產(chǎn)生了一系列的學術(shù)論文。

　　什么是集成學習

　　在很多Kaggle競賽以及很多工程實踐中,，集成學習的策略由于其良好的預(yù)測性能而備受青睞,。那么什么是集成學習？集成學習是一種機器學習框架,，其主要思想就是將多個基礎(chǔ)模型組合起來,，提高整體模型的泛化能力。集成學習的思想背后有比較成熟的數(shù)學理論作支撐,，也即Valiant和Kearns提出的PAC (Probably approximately correct) 學習框架下的強可學習和弱可學習理論,。該理論指出：在PAC 的學習框架中，一個概念如果存在一個多項式的學習方法能夠?qū)W習它,，并且如果預(yù)測正確率很高,，那么就稱這個概念是強可學習的,；如果正確率僅比隨機猜測略好,，那么就稱這個概念是弱可學習的。隨后,，Schapire證明了強可學習和若可學習是等價的,，也就是說弱學習模型是可以通過組合提升為強學習模型的，由此便形成了后來的集成學習的思想,。

　　集成學習的思想其實是比較自然的,，俗話說的“三個臭皮匠，頂個諸葛亮”，就是一種典型的集成學習的思想,。那么集成學習的框架下具體包含哪些算法呢,？根據(jù)南京大學周志華老師2009年發(fā)表的一篇關(guān)于集成學習的綜述，集成學習的框架主要有三種：boosting,，bagging以及stacking,，其中boosting包含有Adaboost 和GBDT等，bagging的典型代表是Random Forest,，stacking則是多種基礎(chǔ)模型的結(jié)合,，這三種方法思想大同小異，但是模型訓練的過程不同,，限于篇幅,，本文主要介紹boosting學習框架中的Adaboost，在以后的系列文章中會再介紹其他方面有關(guān)集成學習的內(nèi)容,。

　　Boosting

　　Boosting是一種廣泛應(yīng)用的集成學習框架,，該框架一般的訓練過程是依次訓練基礎(chǔ)模型，并在訓練過程中對訓練集不斷地進行調(diào)整,，也即當前訓練所用的訓練集由前一次訓練的訓練集根據(jù)某些策略調(diào)整得到,，最后將所有基礎(chǔ)模型組合起來即為最終得到的模型。Boosting學習框架中最具代表性的算法就是Adaboost,，因此,，本文將通過Adaboost來深入學習boosting思想及其具體實現(xiàn)。

　　Adaboost算法

　　大家都知道Adaboost算法是一種應(yīng)用非常廣泛也非常有效的機器學習方法,，也被評為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域十大經(jīng)典算法之一,。那么什么是Adaboost算法，一句話描述就是：在當前基礎(chǔ)模型訓練時,，提高訓練集中前一個基礎(chǔ)模型,。