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1，GASEN全稱是什么算法
2，什么是Bagging算法
3，對面向過程的系統(tǒng)采用的集成策略有哪兩種
4，什么是集成算法
5，Bagging與Boosting最大的不同在哪里
6，用于數(shù)據(jù)挖掘的分類算法有哪些各有何優(yōu)劣

1，GASEN全稱是什么算法

一個基于遺傳算法的選擇性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成算法-a genetic algorithm based on the selective integration algorithm for neural networks

不明白啊 = =！

GASEN全稱是什么算法

2，什么是Bagging算法

bagging 是bootstrap aggregating的縮寫，它首次介紹是在L. Breiman, Bagging predictors, Mach. Learn. 24 (2) (1996) 123--140 ，是第一批用于多分類器集成算法。該集成方法包括在一個訓(xùn)練集合上重復(fù)訓(xùn)練得到的多個分類器。給定一個大小為N的訓(xùn)練集合，bagging方法構(gòu)建了n個新的訓(xùn)練集合S1，S2...Sn,每個訓(xùn)練集合都是由隨機抽取的N個樣本進行訓(xùn)練。得到的

什么是Bagging算法

3，對面向過程的系統(tǒng)采用的集成策略有哪兩種

先分析了面向?qū)ο箝_發(fā)方法的特點及其對軟件測試的影響,討論了 kung提出的集成測試策略的優(yōu)缺點,并在此基礎(chǔ)上提出了一種改進的集成測試策略,其改進之處主要在于不僅考慮了類之間的靜態(tài)依賴關(guān)系,而且還考慮了程序運行過程中可能存在的動態(tài)依賴關(guān)系,更加全面地考慮了類之間的依賴關(guān)系;并且設(shè)定新的規(guī)則對處于同一層的類再進行集成測試順序的確定;最后通過實例分析得出,改進后的集成測試算法在一定程度上減少集成測試過程中開發(fā)樁模塊的

1.自頂向下集成 2.自底向上集成。

對面向過程的系統(tǒng)采用的集成策略有哪兩種

4，什么是集成算法

應(yīng)該是一種忽略物體內(nèi)部的次要因素來進行計算的方法，是將一個三維問題簡化的問題的方法。

國密算法是國家密碼局制定標準的一系列算法。其中包括了對稱加密算法，橢圓曲線非對稱加密算法，雜湊算法。具體包括sm1,sm2,sm3等，其中：sm2為國家密碼管理局公布的公鑰算法，其加密強度為256位。其它幾個重要的商用密碼算法包括：sm1，對稱加密算法，加密強度為128位，采用硬件實現(xiàn)；sm3，密碼雜湊算法，雜湊值長度為32字節(jié)，和sm2算法同期公布，參見《國家密碼管理局公告（第 22 號）》；sms4，對稱加密算法，隨wapi標準一起公布，可使用軟件實現(xiàn)，加密強度為128位。

5，Bagging與Boosting最大的不同在哪里

【機器學(xué)習(xí)】boosting和bagging的差別boosting和bagging的差別：bagging中的模型是強模型，偏差低，方差高。目標是降低方差。在bagging中，每個模型的bias和variance近似相同，但是互相相關(guān)性不太高，因此一般不能降低bias，而一定程度上能降低variance。典型的bagging是random forest。boosting中每個模型是弱模型，偏差高，方差低。目標是通過平均降低偏差。boosting的基本思想就是用貪心法最小化損失函數(shù)，顯然能降低偏差，但是通常模型的相關(guān)性很強，因此不能顯著降低variance。典型的boosting是adaboost，另外一個常用的并行boosting算法是gbdt（gradient boosting decision tree）。這一類算法通常不容易出現(xiàn)過擬合。過擬合的模型，通常variance比較大，這時應(yīng)該用bagging對其進行修正。欠擬合的模型，通常bias比較大，這時應(yīng)該可以用boosting進行修正。使用boosting時，每一個模型可以簡單一些。金融常見的問題，是只用linear regression，這樣一般來講是欠擬合的，因此需要引入一些非線性的特征，欠擬合的模型可以先使用boosting嘗試一下，如果效果不好，再使用其他的方法。過擬合的方法，通常使用bagging是會有一定的作用的。

兩種不同的集成算法，Bagging采用重復(fù)取樣:boostrap 每個個體分類器所采用的訓(xùn)練樣本都是從訓(xùn)練集中按等概率抽取的，因此Bagging的各子網(wǎng)能夠很好的覆蓋訓(xùn)練樣本空間，從而有著良好的穩(wěn)定性。而Boosting注重分類錯誤的樣本，將個體子網(wǎng)分類錯誤的訓(xùn)練樣本的權(quán)重提高，降低分類錯誤的樣本權(quán)重，并依據(jù)修改后的樣本權(quán)重來生成新的訓(xùn)練樣本空間并用來訓(xùn)練下一個個體分類器。然而，由于Boosting算法可能會將噪聲樣本或分類邊界樣本的權(quán)重過分累積，因此Boosting很不穩(wěn)定，但其在通常情況下，其泛化能力是最理想的集成算法之一。你得自己去查文獻，別來這問，這沒人做學(xué)術(shù)的，我也是偶爾看到你的提問。

6，用于數(shù)據(jù)挖掘的分類算法有哪些各有何優(yōu)劣

1. 樸素貝葉斯(Naive Bayes, NB)超級簡單，就像做一些數(shù)數(shù)的工作。如果條件獨立假設(shè)成立的話，NB將比鑒別模型（如Logistic回歸）收斂的更快，所以你只需要少量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。即使條件獨立假設(shè)不成立，NB在實際中仍然表現(xiàn)出驚人的好。如果你想做類似半監(jiān)督學(xué)習(xí)，或者是既要模型簡單又要性能好，NB值得嘗試。2. Logistic回歸(Logistic Regression, LR)LR有很多方法來對模型正則化。比起NB的條件獨立性假設(shè)，LR不需要考慮樣本是否是相關(guān)的。與決策樹與支持向量機（SVM）不同，NB有很好的概率解釋，且很容易利用新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來更新模型（使用在線梯度下降法）。如果你想要一些概率信息（如，為了更容易的調(diào)整分類閾值，得到分類的不確定性，得到置信區(qū)間），或者希望將來有更多數(shù)據(jù)時能方便的更新改進模型，LR是值得使用的。3.決策樹（Decision Tree, DT）DT容易理解與解釋。DT是非參數(shù)的，所以你不需要擔(dān)心野點（或離群點）和數(shù)據(jù)是否線性可分的問題（例如，DT可以輕松的處理這種情況：屬于A類的樣本的特征x取值往往非常小或者非常大，而屬于B類的樣本的特征x取值在中間范圍）。DT的主要缺點是容易過擬合，這也正是隨機森林（Random Forest, RF）（或者Boosted樹）等集成學(xué)習(xí)算法被提出來的原因。此外，RF在很多分類問題中經(jīng)常表現(xiàn)得最好（我個人相信一般比SVM稍好），且速度快可擴展，也不像SVM那樣需要調(diào)整大量的參數(shù)，所以最近RF是一個非常流行的算法。4.支持向量機（Support Vector Machine, SVM）很高的分類正確率，對過擬合有很好的理論保證，選取合適的核函數(shù)，面對特征線性不可分的問題也可以表現(xiàn)得很好。SVM在維數(shù)通常很高的文本分類中非常的流行。由于較大的內(nèi)存需求和繁瑣的調(diào)參，我認為RF已經(jīng)開始威脅其地位了。

常見的機器學(xué)習(xí)分類算法就有，不常見的更是數(shù)不勝數(shù)，那么我們針對某個分類問題怎么來選擇比較好的分類算法呢？下面介紹一些算法的優(yōu)缺點：1. 樸素貝葉斯比較簡單的算法，所需估計的參數(shù)很少，對缺失數(shù)據(jù)不太敏感。如果條件獨立性假設(shè)成立，即各特征之間相互獨立，樸素貝葉斯分類器將會比判別模型，如邏輯回歸收斂得更快，因此只需要較少的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。就算該假設(shè)不成立，樸素貝葉斯分類器在實踐中仍然有著不俗的表現(xiàn)。如果你需要的是快速簡單并且表現(xiàn)出色，這將是個不錯的選擇。其主要缺點現(xiàn)實生活中特征之間相互獨立的條件比較難以實現(xiàn)。2. 邏輯回歸模型訓(xùn)練時，正則化方法較多，而且你不必像在用樸素貝葉斯那樣擔(dān)心你的特征是否相關(guān)。與決策樹與支持向量機相比，邏輯回歸模型還會得到一個不錯的概率解釋，你甚至可以輕松地利用新數(shù)據(jù)來更新模型（使用在線梯度下降算法）。如果你需要一個概率架構(gòu)（比如簡單地調(diào)節(jié)分類閾值，指明不確定性，獲得置信區(qū)間），或者你以后想將更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)快速整合到模型中去，邏輯回歸是一個不錯的選擇。3. 決策樹決策樹的分類過程易于解釋說明。它可以毫無壓力地處理特征間的交互關(guān)系并且是非參數(shù)化的，因此你不必擔(dān)心異常值或者數(shù)據(jù)是否線性可分。它的一個缺點就是不支持在線學(xué)習(xí)，于是在新樣本到來后，決策樹需要全部重建。另一個缺點是容易過擬合，但這也就是諸如隨機森林（或提升樹）之類的集成方法的切入點。另外，隨機森林經(jīng)常是多分類問題的贏家（通常比支持向量機好上那么一點），它快速并且可調(diào)，同時你無須擔(dān)心要像支持向量機那樣調(diào)一大堆參數(shù)，所以隨機森林相當受歡迎。4. 支持向量機高準確率，為避免過擬合提供了很好的理論保證，而且就算數(shù)據(jù)在原特征空間線性不可分，只要給個合適的核函數(shù)，它就能運行得很好。在超高維的文本分類問題中特別受歡迎?？上?nèi)存消耗大，難以解釋，運行和調(diào)參也有些煩人，所以我認為隨機森林要開始取而代之了。但是，好的數(shù)據(jù)卻要優(yōu)于好的算法，設(shè)計優(yōu)良特征比優(yōu)良的算法好很多。假如你有一個超大數(shù)據(jù)集，那么無論你使用哪種算法可能對分類性能都沒太大影響（此時就根據(jù)速度和易用性來進行抉擇）。如果你真心在乎準確率，你一定得嘗試多種多樣的分類器，并且通過交叉驗證選擇最優(yōu)。

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集成算法，GASEN全稱是什么算法

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2，什么是Bagging算法

3，對面向過程的系統(tǒng)采用的集成策略有哪兩種

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5，Bagging與Boosting最大的不同在哪里

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