计算机视觉github开源论文，BATCHENSEMBLE: AN ALTERNATIVE APPROACH TO EFFICIENT ENSEMBLE AND LIFELONG LEARNING

GeoWorks Ensemble v1.2

Geoworks GEOS Ensemble 2.0

EROS: Ensemble rough subspaces

一个用于高性能整体学习的Python库 ML-Ensemble将Scikit学习高级API与低级计算图形框架结合在一起，以尽可能少的代码行来构建内存有效的，最大程度并行化的集成网络。 只要基础学习者可以使用，ML-Ensemble就是线程安全的，并且可以依赖于内存映射的多处理来实现基于内存中立的基于进程的并发。 有关教程和完整文档，请访问项目。 集成为计算图 集成体建立在计算图的顶部，使用户拥有极大的设计自由度。 可以使用递归，动态评估（例如if-else ）等构建集成。 高级API将常见的集成体系结构包装到Scikit学习估计器中。 集合中图层的示例计算图 记忆有效的并行学习 ML-Ensemble已针对速度和最小的内存消耗进行了优化。 不管使用多线程还是多处理，都不会发生数据序列化。 此外，多线程是无酸洗的。 便于使用 现成的合奏是通过向实例添加图层来构建的。 无论合奏多么复杂，对其进行训练都可以调用fit方法： ensemble = Subsemble () # First layer ensemble . add ( list_of_estimators ) # Seco

针对非平衡数据分类问题,提出了一种改进的SVM-KNN分类算法,在此基础上设计了一种集成学习模型。该模型采用限数采样方法对多数类样本进行分割,将分割后的多数类子簇与少数类样本重新组合,利用改进的SVM-KNN分别训练,得到多个基本分类器,对各个基本分类器进行组合。采用该模型对UCI数据集进行实验,结果显示该模型对于非平衡数据分类有较好的效果。

Ensemble Methods_Foundations and Algorithms.pdf；Ensemble Methods_Foundations and Algorithms.pdf

An Ensemble Kalman Smoother for Nonlinear Dynamics.pdf

本文来自于csdn，本文是基于《kaggle比赛集成指南》来进行总结的概述什么是集成学习，以及目前较为常用的技术。集成方法是指由多个弱分类器模型组成的整体模型，我们需要研究的是：①弱分类器模型的形式②这些弱分类器是如何组合为一个强分类器学习过机器学习相关基础的童鞋应该知道，集成学习有两大类——以Adaboost为代表的Boosting和以RandomForest为代表的Bagging。它们在集成学习中属于同源集成（homogenousensembles）方法；而今天我将主要对一种目前在kaggle比赛中应用的较为广泛的集成方法——StackedGeneralization（SG），也叫堆栈泛化

在Adaboost算法的基础上，提出了一种改进的Boosting方法来解决分类问题。 此方法将示例的类标签预测为分类器集合的加权多数投票。 每个分类器是通过将给定的弱学习者应用于子样本（大小小于原始训练集的子样本）而获得的，该子样本是根据原始训练集上保持的概率分布从原始训练集中得出的。 在Adaboost中提出的重新加权方案中引入了一个参数，以更新分配给训练示例的概率，从而使算法比Adaboost更加准确。 在UCI资料库中可获得的合成数据集和一些实际数据集上的实验结果表明，该方法提高了Adaboost的预测精度，执行速度以及对分类噪声的鲁棒性。 此外，通过kappa误差图研究了集成分类器的多样性准确性模式。