Boosting 自下而上和自上而下的视觉特征的显著性估计
集成学习Boosting算法综述
集成学习Boosting算法综述一、本文概述本文旨在全面综述集成学习中的Boosting算法，探讨其发展历程、基本原理、主要特点以及在各个领域的应用现状。
Boosting算法作为集成学习中的一类重要方法，通过迭代地调整训练数据的权重或分布，将多个弱学习器集合成一个强学习器，从而提高预测精度和泛化能力。
本文将从Boosting算法的基本概念出发，详细介绍其发展历程中的代表性算法，如AdaBoost、GBDT、GBoost等，并探讨它们在分类、回归等任务中的性能表现。
本文还将对Boosting算法在各个领域的应用进行综述，以期为读者提供全面、深入的Boosting 算法理解和应用参考。
二、Boosting算法概述Boosting算法是一种集成学习技术，其核心思想是将多个弱学习器（weak learner）通过某种策略进行组合，从而形成一个强学习器（strong learner）。
Boosting算法的主要目标是提高学习算法的精度和鲁棒性。
在Boosting过程中，每个弱学习器都针对前一个学习器错误分类的样本进行重点关注，从而逐步改善分类效果。
Boosting算法的基本流程如下：对训练集进行初始化权重分配，使得每个样本的权重相等。
然后，使用带权重的训练集训练一个弱学习器，并根据其分类效果调整样本权重，使得错误分类的样本权重增加，正确分类的样本权重减少。
接下来，使用调整后的权重训练下一个弱学习器，并重复上述过程，直到达到预定的弱学习器数量或满足其他停止条件。
将所有弱学习器进行加权组合，形成一个强学习器，用于对新样本进行分类或预测。
Boosting算法有多种变体，其中最具代表性的是AdaBoost算法。
AdaBoost算法采用指数损失函数作为优化目标，通过迭代地训练弱学习器并更新样本权重，逐步提高分类精度。
还有GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）、GBoost、LightGBM等基于决策树的Boosting算法，它们在处理大规模数据集和高维特征时表现出良好的性能。
人工智能之模式识别_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
人工智能之模式识别_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.采用非线性激活函数可以实现感知器解决非线性分类问题。
参考答案:错误2.下列关于最大池化的说法中错误的是？参考答案:LeNet采用的是最大池化方法3.填充树法由顶向底的方法和由底向顶填充相反。
参考答案:正确4.语言可以是无限的但是句子必须是有限的。
参考答案:正确5.文法是由下列哪些参数构成的？参考答案:起始符S_终止符V_T_非终止符V_N_产生式P6.感知器算法应用什么方法求解准则函数的最优值？参考答案:梯度下降法7.下列关于对比散度算法的说法中错误的是？参考答案:深度信念网中多层受限玻尔兹曼机同时通过对比散度算法完成预训练8.下列选项中，属于模式识别系统的环节是？参考答案:分类器训练_模式采集_分类决策_预处理与特征生成9.分类器函数的VC维h越大，将使下列选项中的哪些数据发生变化？参考答案:置信风险越大_结构风险越大_分类器泛化能力越差10.利用SVM将低维空间中的非线性问题映射到高维空间，存在哪些问题？参考答案:不确定需要映射到多少维的空间上，非线性问题才会转化为线性问题_如何找到合适的映射函数φ_增加计算量，可能会因为维数灾难无法解决11.本课程中介绍的与句法模式识别相关的基本概念有？参考答案:字母表_句子（链）_文法_语言12.下列选项中属于贝叶斯分类器的特点的是？参考答案:分类决策存在错误率_先验概率已知，以新获得的信息对先验概率进行修正13.贝叶斯分类器的训练，是从样本集数据中估计出____。
参考答案:类条件概率_先验概率14.下列选项中属于特征降维的优点的是？参考答案:降低模式识别任务的复杂度_提升分类决策的正确率_用更少的代价设计出更加优秀的模式识别系统15.下列说法中正确的是？参考答案:聚类结果受特征选取和聚类准则的影响_数据聚类没有预先分好类的样本集_聚类结果受各特征量纲标尺的影响_数据聚类没有已知的分类决策规则16.设计一个组合分类器需要满足什么要求？参考答案:每个基分类器的训练集和训练结果要有差异_组合分类器需要重点考虑方差和偏差_基分类器的分类正确率大于50%17.下列选项中属于决策树分类器的特点的是？参考答案:需选择分支后两个子节点纯度最高的特征作为一个节点的测试特征_速度快，分类决策规则明确_未考虑特征间的相关性_有监督学习方法18.下列选项中属于Adaboost算法的特点的是？参考答案:异常数据（离群点）影响大_不易实现并行化训练_只能解决二分类问题_算法的组合过程能减小偏差19.下列选项中属于反馈型神经网络的是？参考答案:Hopfield网络_受限玻尔兹曼机20.调节以下哪些部分可以对神经网络的性能造成影响？参考答案:权值_激活函数_隐层单元_阈值21.下列选项中关于前馈网络和反馈网络的说法中正确的是？参考答案:前馈网络输出不作用在网络的输入中_前馈网络为静态网络_反馈网络下一时刻的输出与上一时刻的输出有关_反馈网络为动态网络22.下列选项中属于BP网络的不足的是？参考答案:容易陷入局部极小值_全连接网络计算大_隐层神经元数量难以确定_无法做到深度很深，会产生梯度消失23.下列选项中属于深度学习的特点的是？参考答案:需要大量样本进行训练_逐层抽象，发现数据集的特征_是层数较多的大规模神经网络_需要大规模并行计算能力的支持24.利用链式求导法则需要哪些信息？参考答案:损失函数与网络输出向量之间的函数关系_激活函数输出对净激励的导数25.深度信念网不能用于图像识别的原因是？参考答案:深度信念网为一维向量输入，不能直接用于二位图像_需要进行认知－重构的双向计算，学习速度不够快_受限玻尔兹曼机的层间全连接，权值数量太多26.Jp作为类内、类间可分性的概率距离度量时应该满足下列选项中哪些条件？参考答案:当两类完全不可分时，Jp等于0_当两类完全可分时，Jp取得最大值27.特征选择的算法包括以下哪些？参考答案:分支定界法_顺序后退法_穷举法_顺序前进法28.特征降维的方法包括特征选择和特征提取。
掌握机器学习中的集成学习和深度强化学习算法
掌握机器学习中的集成学习和深度强化学习算法集成学习和深度强化学习是机器学习领域中的两个重要研究方向。
本文将介绍集成学习和深度强化学习的基本概念、算法原理和应用领域。
一、集成学习集成学习（Ensemble Learning）是一种通过结合多个基学习器来提高机器学习算法性能的方法。
集成学习的基本思想是“三个臭皮匠，赛过诸葛亮”，通过将多个弱学习器集合在一起，形成一个强学习器，从而提高预测性能。
常见的集成学习方法包括投票法、平均法和Bagging、Boosting 等。
投票法是指通过多个弱学习器进行投票来决定最终的预测结果。
平均法则是将多个弱学习器的预测结果进行平均，作为最终的预测结果。
而Bagging和Boosting是将多个基学习器进行整合，分别通过并行和串行的方式进行训练，从而提高模型的泛化能力。
集成学习的应用非常广泛，其中最著名的应用之一是随机森林（Random Forest）。
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，通过多个决策树的投票或平均来进行分类或回归任务。
随机森林具有较强的鲁棒性和泛化能力，在各种实际应用中取得了良好的效果。
二、深度强化学习深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）是结合深度学习和强化学习的一种方法。
强化学习是一种通过智能体在环境中执行动作并得到奖励信号，以达到最大化累积奖励的学习方法。
深度学习则是一种模仿人脑神经网络的学习方法，利用多层神经网络对输入特征进行高层抽象和表示学习。
深度强化学习的核心是使用深度神经网络来近似值函数或者策略函数。
一种经典的深度强化学习算法是深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）。
DQN通过深度神经网络来逼近动作值函数（Q函数），从而实现智能体在环境中选取最优动作。
DQN具有较强的逼近能力和泛化能力，在很多领域，特别是游戏领域取得了非常好的效果。
深度强化学习在很多领域都有着广泛的应用。
例如，在机器人领域，深度强化学习可以用于实现机器人的自主导航和控制；在自然语言处理和机器翻译领域，深度强化学习可以用于语言模型的训练和优化；在金融领域，深度强化学习可以通过学习交易模式来进行股票交易。
boosting分类
boosting分类摘要：1.Boosting 分类简介2.Boosting 分类的核心思想3.Boosting 分类的方法4.Boosting 分类的优缺点5.Boosting 分类的应用实例正文：Boosting 分类是一种集成学习方法，其核心思想是通过组合多个基本分类器来提高分类准确率。
这种方法主要应用于二分类问题，例如文本分类、图像分类等。
Boosting 分类的核心思想是加权训练样本。
在每一轮训练中，Boosting 算法会根据样本的权重来调整训练样本，使得分类器更加关注那些容易被误分类的样本。
这样，当多个基本分类器组合起来时，它们可以相互补充，从而提高分类准确率。
Boosting 分类的方法主要包括三种：AdaBoost、Gradient Boosting Machine (GBM) 和XGBoost。
AdaBoost 是一种基于梯度的Boosting 方法，其主要思想是在每一轮训练中，根据样本的权重来调整基本分类器的权重。
GBM 是另一种基于梯度的Boosting 方法，它使用了树模型，可以处理更复杂的数据结构。
XGBoost 是GBM 的优化版本，它使用了更加高效的算法，可以更快地训练模型。
Boosting 分类的优点是它可以提高分类准确率，尤其是在处理大量数据时。
此外，Boosting 分类方法也相对简单，易于实现和理解。
然而，Boosting 分类也存在一些缺点，例如它可能会过拟合，导致在测试集上的表现不佳。
一个典型的Boosting 分类应用实例是文本分类。
例如，我们可以使用Boosting 分类来对新闻文章进行分类，根据它们的主题将它们分为不同的类别。
这样，我们就可以根据分类结果来推荐相关的新闻给读者。
另一个应用实例是图像分类，例如，我们可以使用Boosting 分类来对图片进行分类，根据它们的内容将它们分为不同的类别。
梯度boosting算法 原理及应用
梯度boosting算法原理及应用梯度提升算法（Gradient Boosting）是一种集成学习方法，它通过串行地训练一系列的弱学习器，并寻找下一个学习器的方向来最小化损失函数。
其原理主要通过梯度下降来进行模型训练。
梯度提升算法的步骤如下：1. 初始化模型，可以是一个简单的初始预测值，比如用训练集的均值来初始化。
2. 计算当前模型的损失函数的梯度和对应的残差。
损失函数可以根据具体任务选择，比如平方误差损失函数用于回归问题，对数损失函数用于二分类问题等。
3. 使用一个弱学习器来拟合当前模型的残差。
弱学习器可以选择决策树等简单的模型。
4. 更新模型，在当前模型的基础上添加一个新的弱学习器，通过寻找残差在新学习器上的梯度方向来更新模型。
5. 重复步骤2-4，直到达到预定的学习器个数或者达到某个停止条件。
6. 将所有弱学习器的预测结果叠加起来，得到最终的模型预测结果。
梯度提升算法的优点主要体现在以下几个方面：1. 高预测精度：梯度提升算法能够通过不断拟合残差来提高模型的预测精度，尤其是在数据集复杂、噪音较大的情况下表现出色。
2. 可解释性：梯度提升算法可以基于决策树等简单模型进行拟合，使得最终的模型具有较强的可解释性，可以帮助分析数据的特征重要性等问题。
3. 损失函数灵活性：梯度提升算法可以根据不同任务选择合适的损失函数，适用于回归、分类和排名等各种场景。
梯度提升算法有广泛的应用领域，包括但不限于以下几个方面：1. 预测建模：梯度提升算法在预测建模中广泛应用，比如房价预测、用户购买意向预测等任务。
它能够通过不断拟合残差来提高模型的预测精度。
2. 金融风控：在金融领域，梯度提升算法被广泛应用于风控模型的建设。
通过分析用户的历史行为数据，预测用户的信用违约风险，提高风控能力。
3. 推荐系统：在推荐系统中，梯度提升算法可以通过分析用户的历史行为记录，建立用户画像并预测用户的兴趣偏好，从而提供个性化的推荐服务。
集成学习Boosting算法综述
集成学习Boosting算法综述集成学习是当前机器学习领域的一个重要研究方向，而Boosting算法则是集成学习中一类重要的方法。
Boosting算法的主要思想是通过多个弱学习器的组合来提高预测精度和稳定性，从而更好地解决分类和回归问题。
在本篇文章中，我们将对Boosting算法进行综述，介绍其基本理论、应用领域、评价与展望，以及未来的发展趋势。
Boosting算法的基本理论可以追溯到1990年代，当时一些学者发现将多个弱学习器组合起来可以显著提高预测精度。
Boosting算法基于这一思想，通过迭代地训练弱学习器和调整其权重，使得整个集成学习器的性能优于单个学习器。
Boosting算法的优化思想主要是通过调整样本数据的权重分布，使得每个弱学习器都能够专注于之前学习器难以处理的样本，从而降低错误率。
在模型建立方面，Boosting 算法通常采用基于决策树的弱学习器，但也可以使用其他类型的弱学习器。
Boosting算法在机器学习、数据挖掘和自然语言处理等领域都有广泛的应用。
在机器学习领域，Boosting算法被广泛应用于图像分类、语音识别、自然语言处理等任务。
例如，AdaBoost算法被用于人脸检测和识别，以及文本分类任务中。
在数据挖掘领域，Boosting算法被应用于关联规则挖掘、聚类分析等任务，如Adaboost.M1算法被用于挖掘频繁项集。
在自然语言处理领域，Boosting算法被应用于词性标注、命名实体识别等任务，如朴素贝叶斯分类器被作为弱学习器，通过Boosting算法提高其性能。
对于Boosting算法的评价，我们可以看到其具有以下优点：提高预测精度：通过多个弱学习器的组合，Boosting算法能够降低错误率，提高预测精度。
稳定性高：Boosting算法对数据集的初始分布和噪声干扰不敏感，具有较好的稳定性。
容易实现：Boosting算法的实现比较简单，可以方便地与其他机器学习算法进行结合。
boosting方法
boosting方法[object Object]Boosting方法是一种集成学习方法，通过组合多个弱学习器来构建一个强学习器。
它通过迭代的方式逐步提升学习器的性能。
本文将详细介绍Boosting方法的原理、算法和应用。
一、原理Boosting方法的原理基于两个主要观点：一是通过组合多个弱学习器可以构建出一个强学习器；二是通过关注错误样本，不断调整学习器的权重，可以提高学习器的性能。
Boosting方法的基本思想是将多个弱学习器进行线性组合，每个弱学习器的权重由其在前一轮迭代中的错误率决定。
在每一轮迭代中，Boosting方法根据样本的权重进行训练，并根据分类错误的样本调整权重。
通过这种方式，Boosting方法能够逐步减少错误样本的权重，提高学习器的准确性。
二、算法Boosting方法的经典算法有AdaBoost和Gradient Boosting。
1. AdaBoost（Adaptive Boosting）AdaBoost是最早提出的Boosting方法之一、它的核心思想是通过迭代的方式，训练一系列弱学习器，并将它们进行线性组合。
在每一轮迭代中，AdaBoost会根据前一轮迭代中的错误率调整样本的权重，使得错误率高的样本得到更多的关注。
最终，AdaBoost将得到一个强学习器，它的性能优于单个弱学习器。
2. Gradient BoostingGradient Boosting是另一种常用的Boosting方法。
它通过迭代的方式训练一系列弱学习器，并将它们进行线性组合。
与AdaBoost不同的是，Gradient Boosting使用梯度下降的方法来调整学习器的权重。
在每一轮迭代中，Gradient Boosting会计算样本的残差，并将残差作为下一轮迭代的目标。
通过这种方式，Gradient Boosting能够逐步减少残差，提高学习器的准确性。
三、应用Boosting方法在机器学习领域有广泛的应用。
Boosting算法简介
Boosting算法简介分类：机器学习2012-01-06 10:48 1044人阅读评论(1) 收藏举报算法框架任务测试c网络一、Boosting算法的发展历史Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法，在boosting算法产生之前，还出现过两种比较重要的将多个分类器整合为一个分类器的方法，即boostrapping 方法和bagging方法。
我们先简要介绍一下bootstrapping方法和bagging方法。
1）bootstrapping方法的主要过程主要步骤：i)重复地从一个样本集合D中采样n个样本ii)针对每次采样的子样本集，进行统计学习，获得假设H iiii)将若干个假设进行组合，形成最终的假设H f inaliv)将最终的假设用于具体的分类任务2）bagging方法的主要过程主要思路：i)训练分类器从整体样本集合中，抽样n* < N个样本针对抽样的集合训练分类器C iii)分类器进行投票，最终的结果是分类器投票的优胜结果但是，上述这两种方法，都只是将分类器进行简单的组合，实际上，并没有发挥出分类器组合的威力来。
直到1989年，Yoav Freund与Robert Schapire提出了一种可行的将弱分类器组合为强分类器的方法。
并由此而获得了2003年的哥德尔奖（Godel price）。
Schapire还提出了一种早期的boosting算法，其主要过程如下：i)从样本整体集合D中，不放回的随机抽样n1 < n个样本，得到集合D1训练弱分类器C1ii)从样本整体集合D中，抽取n2 < n个样本，其中合并进一半被C1分类错误的样本。
得到样本集合D2训练弱分类器C2iii)抽取D样本集合中，C1和C2分类不一致样本，组成D3训练弱分类器C3iv)用三个分类器做投票，得到最后分类结果到了1995年，Freund and schapire提出了现在的adaboost算法，其主要框架可以描述为：i)循环迭代多次更新样本分布寻找当前分布下的最优弱分类器计算弱分类器误差率ii)聚合多次训练的弱分类器在下图中可以看到完整的adaboost算法：图1.1 adaboost算法过程现在，boost算法有了很大的发展，出现了很多的其他boost算法，例如：logitboost 算法，gentleboost算法等等。
融合低层和高层特征图表示的图像显著性检测算法
融合低层和高层特征图表示的图像显著性检测算法I. 引言1. 研究背景和意义2. 国内外研究现状和不足之处3. 本文的研究目的和意义II. 相关技术和方法1. 图像显著性检测的基本原理2. 图像特征提取方法1）低层特征提取方法2）高层特征提取方法3. 特征融合方法1）多层次融合方法2）加权平均融合方法III. 基于融合低层和高层特征图表示的图像显著性检测算法1. 基于低层特征图表示的图像显著性检测算法1）颜色特征图2）纹理特征图3）边缘特征图2. 基于高层特征图表示的图像显著性检测算法1）对象特征图2）上下文特征图3. 融合低层和高层特征图的图像显著性检测算法1）多层次融合方法2）加权平均融合方法IV. 实验分析和结果讨论1. 实验数据集和评价指标2. 算法性能分析和结果讨论1）低层特征图与高层特征图的对比实验2）不同特征融合方法的对比实验3）与其他算法的对比实验V. 总结与展望1. 本文工作总结2. 不足之处和改进方向3. 未来工作展望I. 引言图像显著性检测是计算机视觉领域一个重要的研究方向，其目的是从一幅图像中识别出最显著的部分。
图像显著性检测的应用非常广泛，例如图像压缩、图像检索、计算机视觉等领域都需要用到图像显著性检测技术。
在过去的几十年中，研究人员已经提出了很多图像显著性检测算法，这些算法通常基于不同的图像特征。
早期的算法主要基于低层特征，如颜色、纹理、边缘等，但是这些特征往往不能完全描述图像中的语义信息。
随着深度学习技术的发展，越来越多的算法开始采用高层特征，如语义、对象、上下文等，从而可以更好地捕捉图像中的语义信息。
虽然高层特征能够更好地描述图像的语义信息，但低层特征也有一定的优势。
因此，许多研究人员开始将低层特征和高层特征相结合，构建一种新的图像特征，以更好地实现图像显著性检测。
本文的主要目的是提出一种基于融合低层和高层特征图表示的图像显著性检测算法。
本文分为五个章节：引言、相关技术和方法、基于融合低层和高层特征图表示的图像显著性检测算法、实验分析和结果讨论，以及总结与展望。
Boosting算法
经被准确地分类，那么在构造下一个 训练集中，它的权重就降低；相反， 如果某个样本点没有被准确地分类， 那么它的权重就得到提高。 ❖ 权重更新过的样本集被用于训练下一 个分类器，整个训练过程如此迭代地 进行下去
Ut = （1,1,1） Ut = ( 2,1,0 )
A C
B
A A
B
MOST
© 2020 Companyname PowerPoint Business Theme. All Rights Reserved.
11
更新样本权值
Adaptive Boosting
❖ 使分类器之间的差别越大越好 ❖ Gt这个模型在使用U(t+1)n的时候得到的error很大，即预测效果非常不好，那就表示由U(t+1)n计算的Gt+1会与Gt
8
概述
Boosting方法思想
❖ 通过对样本集的操作获得样本子集,然后用弱分类算法在样本子集上训练生成一系列的基分类器。他可以用来提高其他弱分 类算法的识别率,也就是将其他的弱分类算法作为基分类算法放于Boosting 框架中,通过Boosting框架对训练样本集的操作, 得到不同的训练样本子集,用该样本子集去训练生成基分类器;每得到一个样本集就用该基分类算法在该样本集上产生一个基 分类器,这样在给定训练轮数 n 后,就可产生 n 个基分类器,然后Boosting框架算法将这 n个基分类器进行加权融合,产生一个 最后的结果分类器,在这 n个基分类器中,每个单个的分类器的识别率不一定很高,但他们联合后的结果有很高的识别率,这样 便提高了该弱分类算法的识别率。在产生单个的基分类器时可用相同的分类算法,也可用不同的分类算法,这些算法一般是不 稳定的弱分类算法,如神经网络(BP) ,决策树(C4.5)等。
bagging法和boosting法
bagging法和boosting法
Bagging（Bootstrap Aggregating）和Boosting是两种常用的集成学习方法，它们都旨在通过结合多个模型的预测来提高性能。
Bagging是一种随机化集成学习方法，通过在每次训练过程中使用有放回的抽样（bootstrap抽样）来创建多个模型，并对每个模型进行独立的训练。
Bagging通过结合这些模型的预测来降低模型的方差，从而提高模型的稳定性和准确性。
在Bagging中，通常使用基学习器（base learner）作为单个模型，例如决策树、随机森林等。
Boosting是一种迭代的方法，它通过逐步构建一系列弱模型来逐步改进预测结果。
在每次迭代中，Boosting会根据当前模型的预测结果来调整下一次迭代的训练数据和权重，使得模型能够更好地学习到数据中的特征和模式。
Boosting通常使用加权和的方法来组合多个模型，其中每个模型的权重可以根据其性能进行动态调整。
在Boosting中，常用的基学习器包括AdaBoost算法和Gradient Boosting算法等。
这两种方法各有优缺点。
Bagging通常更加稳定，能够更好地处理高维数据和复杂的数据分布，但可能无法充分利用弱模型的潜力。
Boosting则可以更好地利用弱模型的优点，逐步改进预测结果，但可能对数据分布的敏感性较高，需要更多的调参工作。
在实际应用中，可以根据具体的问题和数据特点选择适合的方法。
普通心理学心理学考研名词解释(6)
自下而上加工(bottom-up processing)：亦称“数据驱动加工”。
与“自上而下加工”相对。
信息加工的方式之一。
指个体在对作用于感官的刺激物进行知觉时，由外部刺激开始的加工方式。
通常是先对较小的知觉单元进行分析，再转向较大的知觉单元，经过一系列连续阶段的加工，而达到对感觉刺激的解释。
信息加工理论(information processing theory)：认知心理学的基本理论。
亦是第一代认知心理学的核心理论。
该理论的核心是从机能上，即从行为水平上将人的大脑与计算机进行类比，主张人脑是类似于计算机的信息加工系统。
人的认知过程就是对信息的加工过程，力图建立心理活动的计算机模型；涉及人如何注意、选择和接收信息；如何对信息进行编码、内在化和组织；如何利用这些信息作出决策和指导自己的行为。
信息加工理论在阐明人类的认知过程方面的研究成果，对心理学科的发展产生了重要的影响，推动了知觉、记忆、语言和问题解决方面的实验研究，成为当代心理学中重要的理论之一。
信息加工模型(information processing model)：用信息加工理论解释人的认知过程的理论模型。
假定人的认知活动(即信息加工)是一个由若干连续阶段构成的过程。
每个阶段是一个对输入信息进行某些特定操作的单元，即发生在刺激与反应之间的整个事件的一个子过程。
反应则是这一系列阶段性操作的产物。
用语言、流程图或数学术语来表述信息从一个阶段到另一个阶段的加工，借助计算机即构成人类行为的信息加工模型。
如，司机看见红色信号灯就会停车，用信息加工模型来表示就是：(1)灯光记录在司机的视觉系统中；(2)司机提取和利用存储在记忆中的相关信息，识别出这是红色信号灯；(3)提取存储在记忆中的一条规则，即遇红灯就停车；(4)执行这条规则。
信息加工模型能直观地描述人类行为背后的内部心理过程。
并行分布加工模型(parallel distributedprocessing model)：现代认知心理学和人工智能中利用联结主义思想解释信息加工和知识表征方式的模型。
bootstrap法
bootstrap法Bootstrap法，也称为自助法，是一种统计学方法，用于估计样本数据的统计量和置信区间。
它的主要思想是通过从样本中重复抽取数据来创建新的样本集，从而获得对总体的估计。
Bootstrap法最早由布莱曼（Bradley Efron）在1979年提出，是一种非参数统计方法。
它的优点是可以用于任何类型的数据，包括连续型、离散型、偏态分布等。
由于它的普适性和易于实现，Bootstrap 法已经成为了统计学中常用的方法之一。
Bootstrap法的基本思想是：根据已有的样本数据，进行有放回的抽样，得到与原始样本数据大小相等的新样本。
这个过程重复进行n次，得到n个新样本。
对于每个新样本，我们可以计算出所关心的统计量（如均值、方差、中位数等）的值，从而得到n个统计量。
这些统计量的分布就是原始样本数据中该统计量的抽样分布，可以用于估计总体的统计量。
Bootstrap法的具体步骤如下：1. 从原始样本中有放回地抽取n个样本，得到新样本集。
2. 对新样本集进行统计分析，得到所关心的统计量的值。
3. 重复步骤1和2，得到n个统计量的值。
4. 根据n个统计量的值，计算出该统计量的抽样分布，从而得到估计值和置信区间。
Bootstrap法的优点在于，它不需要假设数据服从特定的分布，也不需要对数据进行任何假设检验。
它可以处理大部分数据类型，包括缺失数据和异常值。
此外，Bootstrap法还可以用于估计参数的标准误差、评估模型的预测误差等。
但是，Bootstrap法也存在一些限制。
由于需要进行大量的重复抽样，计算量较大，需要较长的计算时间。
此外，当样本数据较少时，Bootstrap法可能会出现样本抽取中的偏差，导致估计结果不准确。
总之，Bootstrap法是一种简单、直观、普适性强的统计学方法，可以用于估计总体的各种统计量，并提供置信区间。
在实际应用中，Bootstrap法已经被广泛应用于生物统计、金融风险管理、质量控制等领域。
回归分析中的Boosting回归模型构建技巧
回归分析中的Boosting回归模型构建技巧回归分析是统计学中一种重要的方法，用于研究自变量和因变量之间的关系。
Boosting回归模型是一种优化的回归分析方法，其通过迭代的方式构建多个弱分类器，然后将它们组合成一个强分类器，从而提高模型的预测能力。
在本文中，我们将讨论回归分析中Boosting回归模型的构建技巧。
理解Boosting回归模型的基本原理首先，我们需要理解Boosting回归模型的基本原理。
Boosting回归模型是一种集成学习方法，它通过结合多个弱分类器来构建一个强分类器。
在每一轮迭代中，Boosting算法都会调整样本的权重，使得前一个分类器分错的样本在下一轮迭代中得到更多的关注。
通过不断迭代，Boosting回归模型可以不断提高模型的性能。
选择合适的弱分类器在构建Boosting回归模型时，选择合适的弱分类器是非常重要的。
通常来说，Boosting算法可以与各种回归模型结合，例如线性回归、决策树回归和支持向量机回归等。
在选择弱分类器时，需要考虑模型的复杂度、偏差和方差等因素，以及样本数据的特点和分布情况。
调整学习率和迭代次数另外，调整学习率和迭代次数也是构建Boosting回归模型时需要考虑的重要因素。
学习率决定了每个弱分类器对最终模型的影响程度，通常来说，较小的学习率可以使得模型更加稳定，但也会增加模型的收敛时间；而较大的学习率则可能导致模型不稳定。
迭代次数决定了模型的复杂度，通常来说，迭代次数越多，模型的性能也会越好，但同时也会增加模型的计算成本。
处理样本不平衡问题在构建Boosting回归模型时，还需要考虑样本不平衡的问题。
由于Boosting算法会不断调整样本的权重，使得前一个分类器分错的样本在下一轮迭代中得到更多的关注，因此样本不平衡可能会导致模型的性能下降。
在处理样本不平衡问题时，可以采用过采样、欠采样或者集成采样等方法，以平衡不同类别的样本权重，从而提高模型的性能。
Boosting算法进化史
Boosting算法进化史背景：当前的热门算法中，除了神经⽹络在图像和⽂字、⾳频等领域⼤放异彩之外，集成学习中的xgboost,lightGBM,CatBoost也在kaggle等机器学习平台上成为了炙⼿可热的⼯具。
明确概念：1、Boosting（提升）2、Adaptive Boosting（⾃适应增强）3、Gradient Boosting（梯度提升）4、Decision Tree（决策树）⼀、Boosting关于boosting（提升算法）的概念，上⽂有简单介绍过，提升算法（这是⼀类算法族的称呼，不是指某种具体算法）是通过改变训练样本的权重（如果基分类器不⽀持则通过调整采样的⽅式改变基分类器的训练样本分布），学习多个分类器，并将这些分类器进⾏线性组合，提⾼分类的性能。
下⾯要讲的集成算法都属于提升算法⼆、Adaboost（Adaptive Boosting⾃适应增强算法）针对分类任务，李航的《统计学习⽅法》中有详细介绍总结⼀下流程如下图所⽰经过上述学习，我们已经可以明确adaboost的核⼼是1）计算基分类器的误差2）计算基分类器的权重3）更新样本的权重4）最后的结合策略针对回归任务，adaboost有以下步骤三、GBDT（GBDT泛指所有梯度提升树算法，包括XGBoost，它也是GBDT的⼀种变种，为了区分它们，GBDT⼀般特指“Greedy Function Approximation：A Gradient Boosting Machine”⾥提出的算法，只⽤了⼀阶导数信息。
）参考⾃：GBDT是以CART树（回归树）作为基分类器的boosting算法。
与Adaboost通过每次调整样本的权值来训练不同的基分类器不同，GBDT是通过将残差作为拟合⽬标训练⼼得基分类器。
先看⼀下GBDT应⽤于回归任务的原理其实，我⼀直对GBDT中的“梯度提升”很不理解，因为最优化理论中，梯度下降优化算法已经很熟悉了，拿两者进⾏⽐较，我总是觉得GBDT 依然是“梯度下降”⽽⾮“梯度提升”，如下图是某个博客上的对⽐，这分明都是使⽤的“梯度下降”。
集成学习的不二法门bagging、boosting和三大法宝结合策略平均法，投票法和学习法。。。
集成学习的不⼆法门bagging、boosting和三⼤法宝结合策略平均法，投票法和学习法。
单个学习器要么容易⽋拟合要么容易过拟合，为了获得泛化性能优良的学习器，可以训练多个个体学习器，通过⼀定的结合策略，最终形成⼀个强学习器。
这种集成多个个体学习器的⽅法称为集成学习(ensemble learning)。
集成学习通过组合多种模型来改善机器学习的结果，与单⼀的模型相⽐，这种⽅法允许产⽣更好的预测性能。
集成学习属于元算法，即结合数个“好⽽不同”的机器学习技术，形成⼀个预测模型，以此来降⽅差（bagging），减偏差（boosting），提升预测准确性（stacking）。
1. 集成学习之个体学习器个体学习器（⼜称为“基学习器”）的选择有两种⽅式：集成中只包含同种类型的个体学习器，称为同质集成。
集成中包含不同类型的个体学习器，为异质集成。
⽬前同质集成的应⽤最⼴泛，⽽基学习器使⽤最多的模型是CART决策树和神经⽹络。
按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类：个体学习器之间存在强依赖关系，⼀系列个体学习器基本必须串⾏⽣成，代表是boosting系列算法。
个体学习器之间不存在强依赖关系，⼀系列个体学习器可以并⾏⽣成，代表是bagging系列算法。
1.1 boosting算法原理boosting的算法原理如下所⽰：Boosting算法的⼯作机制是：（1）先从初始训练集训练出⼀个基学习器；（2）再根据基学习器的表现对样本权重进⾏调整，增加基学习器误分类样本的权重（⼜称重采样）；（3）基于调整后的样本分布来训练下⼀个基学习器；（4）如此重复进⾏，直⾄基学习器数⽬达到事先指定的个数，将这个基学习器通过集合策略进⾏整合，得到最终的强学习器。
Boosting系列算法⾥最著名算法主要有AdaBoost算法和提升树(boosting tree)系列算法。
提升树系列算法⾥⾯应⽤最⼴泛的是梯度提升树(Gradient Boosting Tree)<GDBT>。
视觉显著性算法概述
• 其中 为使用者设定的延迟因子。
PQFT模型
• 四元组图像可以表示为下列形式
q(t ) M (t ) RG(t )1 BY (t )2 I (t )3
其中 i , i 1,2,3，满足 i2 1 ，2 3 , 1 3 , 3 12 1 2 , q(t ) 可以写成如下形式
• 其中 I 为图像特征的几何平均向量， I hc 为对原始 图像的高斯模糊，采用 5 的二项式核。 5 为 L2 范数， x, y为像素点坐标 。
SR模型
• SR（Spectral Residual）模型是由Hou等人提出 来的，基于空间频域分析的算法之一，显著 R( f ) 图通过对剩余谱 做傅里叶逆变换得到。 • 剩余谱 定义为
S (Ik )
• 其中D( I k , Ii )为像素在Lab空间的颜色距离度量。如果 忽略空间关系，使得具有相同颜色的像素归到一起 ，得到每一个颜色的显著性值
S ( I k ) S (cl ) f j D(cl , c j )
FTS模型
• FTS（Frequency-Tuned Saliency）模型是由Achanta 等人提出的一种自底向上的显著性检测方法，通 过局部颜色和亮度特征的对比多尺度方法求像素 点显著值。 • 将原始图像由SRGB颜色空间转化成CIE颜色空间， 然后显著性映射定义为
S ( x, y ) I I hc
I ( x ) log( p ( x )) 为特征的概率密度函数。
p( x)
GBVS模型
• GBVS（Graph-Based Visual Saliency）模型是 在Itti的模型基础之上运用马尔可夫随机场 的特点构建二维图像的马尔可夫链，通过 求其平衡分布而得到显著图 • 算法步骤：
集成学习之Boosting——GradientBoosting原理
集成学习之Boosting——GradientBoosting原理集成学习之Boosting —— Gradient Boosting原理上⼀篇介绍了AdaBoost算法，AdaBoost每⼀轮基学习器训练过后都会更新样本权重，再训练下⼀个学习器，最后将所有的基学习器加权组合。
AdaBoost使⽤的是指数损失，这个损失函数的缺点是对于异常点⾮常敏感，（关于各种损失函数可见之前的⽂章：），因⽽通常在噪⾳⽐较多的数据集上表现不佳。
Gradient Boosting在这⽅⾯进⾏了改进，使得可以使⽤任何损失函数 (只要损失函数是连续可导的)，这样⼀些⽐较robust的损失函数就能得以应⽤，使模型抗噪⾳能⼒更强。
Boosting的基本思想是通过某种⽅式使得每⼀轮基学习器在训练过程中更加关注上⼀轮学习错误的样本，区别在于是采⽤何种⽅式？AdaBoost采⽤的是增加上⼀轮学习错误样本的权重的策略，⽽在Gradient Boosting中则将负梯度作为上⼀轮基学习器犯错的衡量指标，在下⼀轮学习中通过拟合负梯度来纠正上⼀轮犯的错误。
这⾥的关键问题是：为什么通过拟合负梯度就能纠正上⼀轮的错误了？Gradient Boosting的发明者给出的答案是：函数空间的梯度下降。
函数空间的的梯度下降这⾥⾸先回顾⼀下梯度下降 (Gradient Descend)。
机器学习的⼀⼤主要步骤是通过优化⽅法最⼩化损失函数L(θ)，进⽽求出对应的参数θ。
梯度下降是经典的数值优化⽅法，其参数更新公式：θ=θ−α⋅∂∂θL(θ)Gradient Boosting 采⽤和AdaBoost同样的加法模型，在第m次迭代中，前m-1个基学习器都是固定的，即f m(x)=f m−1(x)+ρm h m(x)因⽽在第m步我们的⽬标是最⼩化损失函数L(f)=N∑i=1L(y i,f m(x i))，进⽽求得相应的基学习器。
若将f(x)当成参数，则同样可以使⽤梯度下降法：f m(x)=f m−1(x)−ρm⋅∂∂f m−1(x)L(y,f m−1(x))对⽐式 (1.2)和 (1.3)，可以发现若将h m(x)≈−∂L(y,f m−1(x))∂f m−1(x)，即⽤基学习器h m(x)拟合前⼀轮模型损失函数的负梯度，就是通过梯度下降法最⼩化L(f) 。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
二、学习一个视觉显著性的模型
另一个重要特点是在前中心的基础上发现的：大多数的录 制品在中心附近发生的图像（即中心偏置[39]）。与基线 的方法进行公平比较的分类（AWS和GBVS模型），我们 在这里单独对待中心功能。根据公式2，我们把每个模型 的显著性图与p（s|x）相乘，p（s|x）是每个像素打牌中 心的距离。 最终，所有的特点都变成34（30自底向上+4自上而下） 向量（不含中心），被送入分类器（在下一节中解释）。
www.themegallerLeabharlann
二、学习一个视觉显著性的模型
与手动设计显著性措施相比，我们按照训练分类的一种学 习方式，直接从人眼跟踪数据。其基本思路是的加权组合 的功能，其中权重学会从一个大的库对自然图像的眼球运 动，可以增强显著性检测比未经调整组合特征映射。学习 方法也有容易适用于通过提高要素权重目标对象的可视化 搜索的好处。 在下面，我们提出了一个朴素贝叶斯公式的显著性估计。 让我们是一个二元变量表示的显著位置的图像像素X =（X ，Y）与特征向量f，其中“s等于1”表示这个像素是突出 的（也就是说，它可以吸引人类的眼睛）和零。像素x的 概率是显著的可写为：
Boosting Bottom-up and Topdown Visual Features for Saliency Estimation
Boosting 自下而上和自上而下的视觉特征的显
著性估计
LOGO
主要内容
1 2 摘要 一、简介
3
4
二、学习一个视觉显著性的模型
三、实验程序
本节对分类和功能提出一个全面的评估。 在这里，我们不仅评估了我们的模型，也比较几款模型以 供日后参考。我们能够运行27个显著性模型。此外，我们 还实施了其他两个简单但功能强大的模型：Gaussian Blob和人类中间观察者模型。Gaussian Blob的是一个简 单的2D高斯形状的绘制图像的中心，它是预期预测人的 目光，以及如果这样的凝视强烈图像中心的周围聚集。对 于一个给定的刺激，当他们观看刺激时，中间观察员的模 型输出一个通过整合比其他物体测试的地图。模型地图可 以根据记录眼球运动来调整原始图像的大小。
一、介绍
由[1]的启发，我们提出了三个贡献显著性的学习。首先， 我们结合最好的两个方面：自下而上和自上而下的因素。 通过比较29个显著性模型，我们整合功能，最好的自下而 上的模式已经发现预测与自上而下的因素，如人脸，人， 车，等人的注视，培养几个线性和非线性分类从这些功能 中的录制品。第二，我们更强调内部零件更准确的显著性 检测瞩目的对象（例如，人类上部）。通过大量的实验， 我们证明了我们的相结合的方法，超过以前显著的学习方 法（[1] [48]），以及其他最新的方法， 在3个数据集上， 使用3个评价得分。第三，我们证明了我们的模型能够在 一个场景中检测到最突出的对象，接近主流的显著区域检 测的表现。
二、学习一个视觉显著性的模型
这样产生了30个低级的特点。中心环绕操作需要注意的是 ，直接施加在地图的某些特点（例如，Ltti特征映射）。 虽然在实践中，它是作为一个功能，可以使用任何自下而 上的模型，在这里，我们利用Torralba [32]，AWS[29]， GBVS[20]的模型，因为这些模型具有较高的固定预测能 力，采用完全不同的显著性机制的速度，可以计算出从其 他低级别的特点。
二、学习一个视觉显著性的模型
上面的公式是基于假设特点可以出现在所有的空间位置 （即，x和f是相互独立的，则p（f|x）=p（f））。我们进 一步假设，在S的先验概率（即，位置突出与否）都是平 等的。上式右边的第一项测量由于上面的图像的像素的特 征的显著性，而第二项措施显著性的基础上的像素的空间 位置。我们学习使用p（s|f）分类标注数据（倾向的位 置）。我们估计p（s|x）：
其中，d（X，X0）是归一化的像素x从中心像素的X0的距离。
二、学习一个视觉显著性的模型
①低层次（自下而上）特点 传统上，强度，方向和颜色已被用于对静态图像的显著性 推导。动态场景（视频），闪烁和运动特点也已经被其他 几个低级别的特点（例如，大小，深度和光流）增加 [55][56]。在这里，我们先调整每个图像为200×200像素 ，然后提取一组特点，我们使用低级每个像素[1]，因为他 们已经被证明与视觉注意力相关的特点，并有潜在的生物 合理性[16][15]。低层次的特点列举如下： · 13个在4个方向3尺度的可操纵金字塔过滤器的局部特点 · 使用Itti和Koch显著的方法[4]计算的3强度，方向和颜色 （红/绿和蓝色/黄色）对比通道。 · 3个红色，绿色和蓝色通道，以及3个功能相对应的各颜 色通道的概率值。 · 5在6个不同尺度中值滤波器滤波的图像的三维颜色直方 图计算从上述颜色通道的概率。
二、学习一个视觉显著性的模型
分类器 我们调查线性和非线性分类器的固定预测能力。线性分类 通常比较快，通过矩阵运算计算了解到的权重是比较容易 解读。另一方面，非线性模型通常是速度慢，但更强大的 。 回归。假设特征矢量f和显著性s之间的线性关系，解方程 F×W = S，其中，F和S是训练数据为f和s的矩阵。解决 的办法是：W = F+×S，F+是通过SVD分解最小二乘伪逆 矩阵F。为了避免数值不稳定，这些特征向量的特征值是 小于的最大特征值的一半的伪逆的计算过程中被丢弃。对 于测试图像，特征提取，然后学习的映射被用于产生一个 向量，然后调整大小到200×200的显著图。
一、介绍
一、介绍
它被认为是自由观看的早期阶段（前几百毫秒），主要是 基于图像醒目性的注意，后来，高层次的因素（例如，行 动和事件）指导眼球运动[53][39]。这些高层次的因素可 能不一定转化为自下而上的显著性（例如，根据颜色，强 度或方向），应考虑分开。举例来说，一个人的头部可能 在其余的场景中不会特别突出，但可能会引起人们的注意。 因此，结合高层次概念和低层次的功能扩展现有模型，并 达到人类的表现似乎是不可避免的。
二、学习一个视觉显著性的模型
SVM。使用liblinear的支持向量机2，liblinear是一个公开 的SVM matlab版，我们也训练SVM分类器。我们采用了 线性的内核，因为它们是更快的执行以及非线性多项式和 RBF内核的固定预测[1]。回归，而不是预测的标签（即， 1/ - 1）相似，在测试中，我们使用的WT的值F + b，其中 W和b的学习参数。 要调查的非线性映射功能显著性，我们使用AdaBoost算 法[52]，在应用场景分类和识别物体时，其中有许多吸引 人的理论性。鉴于N标记的训练实例(ui, vi)，vi∈{−1, +1} ，ui∈U，AdaBoost的结合了一些弱分类器Ht学到了强分 类器H(u)=sign(f(u))；f(u)= ，这里αt是第t个分类器。
三、实验程序 四、 模型比较和结果 五、讨论与小结 六、读者小结
5
6 7
摘要
自由观赏自然场景时，最好的视觉显著模型尽管有显著的 最新进展，在预测眼睛注视与人类的表现仍然落后。多数 模型是基于低层次的视觉特点，自顶向下的特点的重要性 尚未得到充分探讨或建模。在这里，我们结合了低级别的 功能，如方向，颜色，强度，以前最好的自下而上的模式， 采用自顶向下的视觉认知功能（例如，脸，人类，汽车等） 的显著图，使用回归、SVM和AdaBoost分类，从这些特 点里学习直接映射这些功能的的眼睛注视。通过广泛的试 验三个基准眼球跟踪数据集，使用三种流行的评价分数， 我们展示了：我们的Boosting模型优于27个最先进的模型， 是迄今为止在注视预测最准确的模型。此外，我们的模型 没有如区域分割这样复杂的图像处理，成功地检测到的最 显著的一个场景中的对象。
二、学习一个视觉显著性的模型
从注释的数据，我们注意到，某些地区吸引更多的关注对 象，例如人类上部（头区）和脸部（眼睛，鼻子和嘴）（ 见图3）。为了提高这些地区的显著性，我们了解到该对 象的平均显著图从训练数据了解到对象的检测区域。
三、实验程序
3.1 眼动数据集 由于可用的眼球运动数据集有不同的统计、各类刺激、受 试者人数，在这里，我们利用公平的基准数据集来比较模 型。第一个数据集，MIT [1]，从Flicker和LabelMe[46] 采 集到的 包 含1003幅图像的数据集。图像的最长尺寸是 1024，其他的尺寸范围从405到1024。它有779幅景观图 像和228幅人像图像。15人类受试者观看的图像。图像显 示3秒，每两个之间有1秒的灰色屏幕。第二个数据集， Toronto [21]，是显著模型评价最高和最广泛使用的数据 集。它包含120室内和室外场景的彩色图像。随机图片4秒 ，图像之间有2秒灰度掩模，20个的主题。NUSEF是最近 推出的数据集，它有758幅包含情感的场景/物体如表现力 的面孔，裸体，不愉快的概念和概念的语义（动作/原因 ）的图像图像。总共75名自由查看图像数据集的一部分， 每幅图片观察5秒（每幅图像有平均25个不同的观察者） 。
一、介绍
视觉注意的过程中一直是许多心理学，神经科学，计算机 视觉等研究的对象。相应地，一些计算模型已经在机器学 习，计算机视觉和机器人领域引起关注。几个应用程序也 已经被提出，并进一步提出了在这一领域的兴趣，包括：， 自动创建拼贴[5]，视频压缩[6] [9]，非真实渲染[8]，广告 设计[10]。 自下而上的显著性的模型经常被评估，在自由观看任务中， 预测人的注视。今天，许多显著性模型基于各种各样令人 信服的技术，仍然每年都会有人引进新模型。然而，在预 测眼睛注视时，模型和人类间观察员（IO）有很大的差距。 IO模型“对于一个给定的刺激的输出，通过整合眼睛注视 建成地图，而不是观看那个刺激。该模型预计将提供预测 模型的准确度的程度，不同的人可能是对方的最好的预测 者。上面提到的模型和人类之间的差距主要是由于自顶向 下的因素的作用（参照图1）。