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1，GASEN全稱是什么算法
2，什么是Bagging算法
3，對(duì)面向過(guò)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(lèi)算法有哪些各有何優(yōu)劣

1，GASEN全稱是什么算法

一個(gè)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(xiě)，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(lèi)器集成算法。該集成方法包括在一個(gè)訓(xùn)練集合上重復(fù)訓(xùn)練得到的多個(gè)分類(lèi)器。給定一個(gè)大小為N的訓(xùn)練集合，bagging方法構(gòu)建了n個(gè)新的訓(xùn)練集合S1，S2...Sn,每個(gè)訓(xùn)練集合都是由隨機(jī)抽取的N個(gè)樣本進(jìn)行訓(xùn)練。得到的

什么是Bagging算法

3，對(duì)面向過(guò)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_(kāi)發(fā)方法的特點(diǎn)及其對(duì)軟件測(cè)試的影響,討論了 kung提出的集成測(cè)試策略的優(yōu)缺點(diǎn),并在此基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的集成測(cè)試策略,其改進(jìn)之處主要在于不僅考慮了類(lèi)之間的靜態(tài)依賴關(guān)系,而且還考慮了程序運(yùn)行過(guò)程中可能存在的動(dòng)態(tài)依賴關(guān)系,更加全面地考慮了類(lèi)之間的依賴關(guān)系;并且設(shè)定新的規(guī)則對(duì)處于同一層的類(lèi)再進(jìn)行集成測(cè)試順序的確定;最后通過(guò)實(shí)例分析得出,改進(jìn)后的集成測(cè)試算法在一定程度上減少集成測(cè)試過(guò)程中開(kāi)發(fā)樁模塊的

1.自頂向下集成 2.自底向上集成。

對(duì)面向過(guò)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(lái)進(jìn)行計(jì)算的方法，是將一個(gè)三維問(wèn)題簡(jiǎn)化的問(wèn)題的方法。

國(guó)密算法是國(guó)家密碼局制定標(biāo)準(zhǔn)的一系列算法。其中包括了對(duì)稱加密算法，橢圓曲線非對(duì)稱加密算法，雜湊算法。具體包括sm1,sm2,sm3等，其中：sm2為國(guó)家密碼管理局公布的公鑰算法，其加密強(qiáng)度為256位。其它幾個(gè)重要的商用密碼算法包括：sm1，對(duì)稱加密算法，加密強(qiáng)度為128位，采用硬件實(shí)現(xiàn)；sm3，密碼雜湊算法，雜湊值長(zhǎng)度為32字節(jié)，和sm2算法同期公布，參見(jiàn)《國(guó)家密碼管理局公告（第 22 號(hào)）》；sms4，對(duì)稱加密算法，隨wapi標(biāo)準(zhǔn)一起公布，可使用軟件實(shí)現(xiàn)，加密強(qiáng)度為128位。

5，Bagging與Boosting最大的不同在哪里

【機(jī)器學(xué)習(xí)】boosting和bagging的差別boosting和bagging的差別：bagging中的模型是強(qiáng)模型，偏差低，方差高。目標(biāo)是降低方差。在bagging中，每個(gè)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(gè)模型是弱模型，偏差高，方差低。目標(biāo)是通過(guò)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(qiáng)，因此不能顯著降低variance。典型的boosting是adaboost，另外一個(gè)常用的并行boosting算法是gbdt（gradient boosting decision tree）。這一類(lèi)算法通常不容易出現(xiàn)過(guò)擬合。過(guò)擬合的模型，通常variance比較大，這時(shí)應(yīng)該用bagging對(duì)其進(jìn)行修正。欠擬合的模型，通常bias比較大，這時(shí)應(yīng)該可以用boosting進(jìn)行修正。使用boosting時(shí)，每一個(gè)模型可以簡(jiǎn)單一些。金融常見(jiàn)的問(wèn)題，是只用linear regression，這樣一般來(lái)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(guò)擬合的方法，通常使用bagging是會(huì)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(gè)個(gè)體分類(lèi)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B(niǎo)oosting注重分類(lèi)錯(cuò)誤的樣本，將個(gè)體子網(wǎng)分類(lèi)錯(cuò)誤的訓(xùn)練樣本的權(quán)重提高，降低分類(lèi)錯(cuò)誤的樣本權(quán)重，并依據(jù)修改后的樣本權(quán)重來(lái)生成新的訓(xùn)練樣本空間并用來(lái)訓(xùn)練下一個(gè)個(gè)體分類(lèi)器。然而，由于Boosting算法可能會(huì)將噪聲樣本或分類(lèi)邊界樣本的權(quán)重過(guò)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(xiàn)，別來(lái)這問(wèn)，這沒(méi)人做學(xué)術(shù)的，我也是偶爾看到你的提問(wèn)。

6，用于數(shù)據(jù)挖掘的分類(lèi)算法有哪些各有何優(yōu)劣

1. 樸素貝葉斯(Naive Bayes, NB)超級(jí)簡(jiǎn)單，就像做一些數(shù)數(shù)的工作。如果條件獨(dú)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(dú)立假設(shè)不成立，NB在實(shí)際中仍然表現(xiàn)出驚人的好。如果你想做類(lèi)似半監(jiān)督學(xué)習(xí)，或者是既要模型簡(jiǎn)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(lái)對(duì)模型正則化。比起NB的條件獨(dú)立性假設(shè)，LR不需要考慮樣本是否是相關(guān)的。與決策樹(shù)與支持向量機(jī)（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(lái)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(lèi)閾值，得到分類(lèi)的不確定性，得到置信區(qū)間），或者希望將來(lái)有更多數(shù)據(jù)時(shí)能方便的更新改進(jìn)模型，LR是值得使用的。3.決策樹(shù)（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(diǎn)（或離群點(diǎn)）和數(shù)據(jù)是否線性可分的問(wèn)題（例如，DT可以輕松的處理這種情況：屬于A類(lèi)的樣本的特征x取值往往非常小或者非常大，而屬于B類(lèi)的樣本的特征x取值在中間范圍）。DT的主要缺點(diǎn)是容易過(guò)擬合，這也正是隨機(jī)森林（Random Forest, RF）（或者Boosted樹(shù)）等集成學(xué)習(xí)算法被提出來(lái)的原因。此外，RF在很多分類(lèi)問(wèn)題中經(jīng)常表現(xiàn)得最好（我個(gè)人相信一般比SVM稍好），且速度快可擴(kuò)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(gè)非常流行的算法。4.支持向量機(jī)（Support Vector Machine, SVM）很高的分類(lèi)正確率，對(duì)過(guò)擬合有很好的理論保證，選取合適的核函數(shù)，面對(duì)特征線性不可分的問(wèn)題也可以表現(xiàn)得很好。SVM在維數(shù)通常很高的文本分類(lèi)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(rèn)為RF已經(jīng)開(kāi)始威脅其地位了。

常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)算法就有，不常見(jiàn)的更是數(shù)不勝數(shù)，那么我們針對(duì)某個(gè)分類(lèi)問(wèn)題怎么來(lái)選擇比較好的分類(lèi)算法呢？下面介紹一些算法的優(yōu)缺點(diǎn)：1. 樸素貝葉斯比較簡(jiǎn)單的算法，所需估計(jì)的參數(shù)很少，對(duì)缺失數(shù)據(jù)不太敏感。如果條件獨(dú)立性假設(shè)成立，即各特征之間相互獨(dú)立，樸素貝葉斯分類(lèi)器將會(huì)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(lèi)器在實(shí)踐中仍然有著不俗的表現(xiàn)。如果你需要的是快速簡(jiǎn)單并且表現(xiàn)出色，這將是個(gè)不錯(cuò)的選擇。其主要缺點(diǎn)現(xiàn)實(shí)生活中特征之間相互獨(dú)立的條件比較難以實(shí)現(xiàn)。2. 邏輯回歸模型訓(xùn)練時(shí)，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(shù)與支持向量機(jī)相比，邏輯回歸模型還會(huì)得到一個(gè)不錯(cuò)的概率解釋，你甚至可以輕松地利用新數(shù)據(jù)來(lái)更新模型（使用在線梯度下降算法）。如果你需要一個(gè)概率架構(gòu)（比如簡(jiǎn)單地調(diào)節(jié)分類(lèi)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(gè)不錯(cuò)的選擇。3. 決策樹(shù)決策樹(shù)的分類(lèi)過(guò)程易于解釋說(shuō)明。它可以毫無(wú)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?fù)?dān)心異常值或者數(shù)據(jù)是否線性可分。它的一個(gè)缺點(diǎn)就是不支持在線學(xué)習(xí)，于是在新樣本到來(lái)后，決策樹(shù)需要全部重建。另一個(gè)缺點(diǎn)是容易過(guò)擬合，但這也就是諸如隨機(jī)森林（或提升樹(shù)）之類(lèi)的集成方法的切入點(diǎn)。另外，隨機(jī)森林經(jīng)常是多分類(lèi)問(wèn)題的贏家（通常比支持向量機(jī)好上那么一點(diǎn)），它快速并且可調(diào)，同時(shí)你無(wú)須擔(dān)心要像支持向量機(jī)那樣調(diào)一大堆參數(shù)，所以隨機(jī)森林相當(dāng)受歡迎。4. 支持向量機(jī)高準(zhǔn)確率，為避免過(guò)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(gè)合適的核函數(shù)，它就能運(yùn)行得很好。在超高維的文本分類(lèi)問(wèn)題中特別受歡迎?？上?nèi)存消耗大，難以解釋，運(yùn)行和調(diào)參也有些煩人，所以我認(rèn)為隨機(jī)森林要開(kāi)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(jì)優(yōu)良特征比優(yōu)良的算法好很多。假如你有一個(gè)超大數(shù)據(jù)集，那么無(wú)論你使用哪種算法可能對(duì)分類(lèi)性能都沒(méi)太大影響（此時(shí)就根據(jù)速度和易用性來(lái)進(jìn)行抉擇）。如果你真心在乎準(zhǔn)確率，你一定得嘗試多種多樣的分類(lèi)器，并且通過(guò)交叉驗(yàn)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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集成算法，GASEN全稱是什么算法

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