Bagging算法 - 维基百科，自由的百科全书

此條目可参照英語維基百科相應條目来扩充。 (2024年5月20日)
若您熟悉来源语言和主题，请协助参考外语维基百科扩充条目。请勿直接提交机械翻译，也不要翻译不可靠、低品质内容。依版权协议，译文需在编辑摘要注明来源，或于讨论页顶部标记{{Translated page}}标签。

机器学习与数据挖掘

范式监督学习無監督學習線上機器學習元学习（英语：Meta-learning (computer science)）半监督学习自监督学习强化学习基于规则的机器学习（英语：Rule-based machine learning）量子機器學習
问题统计分类生成模型迴歸分析聚类分析降维密度估计（英语：density estimation）异常检测数据清洗自动机器学习关联规则学习語意分析结构预测（英语：Structured prediction）特征工程表征学习排序学习（英语：Learning to rank）语法归纳（英语：Grammar induction）本体学习（英语：Ontology learning）多模态学习（英语：Multimodal learning）
监督学习 (分类 · 回归) 学徒学习（英语：Apprenticeship learning）决策树学习集成学习 Bagging 提升方法随机森林 k-NN 線性回歸朴素贝叶斯人工神经网络邏輯斯諦迴歸感知器相关向量机（RVM）支持向量机（SVM）迁移学习微调
聚类分析 BIRCH CURE算法（英语：CURE algorithm）层次 k-平均 Fuzzy 期望最大化（EM） DBSCAN OPTICS 均值飘移（英语：Mean shift）
降维因素分析 CCA ICA LDA NMF（英语：Non-negative matrix factorization） PCA PGD（英语：Proper generalized decomposition） t-SNE（英语：t-distributed stochastic neighbor embedding） SDL
结构预测（英语：Structured prediction）圖模式貝氏網路條件隨機域隐马尔可夫模型
异常检测 RANSAC k-NN 局部异常因子（英语：Local outlier factor）孤立森林（英语：Isolation forest）
人工神经网络自编码器認知計算深度学习 DeepDream（英语：DeepDream）多层感知器 RNN LSTM GRU（英语：Gated recurrent unit） ESN（英语：Echo state network）储备池计算（英语：reservoir computing）受限玻尔兹曼机 GAN SOM CNN U-Net Transformer Vision transformer（英语：Vision transformer）脉冲神经网络（英语：Spiking neural network） Memtransistor（英语：Memtransistor）电化学RAM（英语：Electrochemical RAM）（ECRAM）
强化学习 Q学习 SARSA 时序差分（TD）多智能体（英语：Multi-agent reinforcement learning） Self-play（英语：Self-play (reinforcement learning technique)） RLHF
与人类学习主动学习（英语：Active learning (machine learning)）众包 Human-in-the-loop（英语：Human-in-the-loop）
模型诊断学习曲线（英语：Learning curve (machine learning)）
数学基础内核机器（英语：Kernel machines）偏差–方差困境（英语：Bias–variance tradeoff）计算学习理论（英语：Computational learning theory）经验风险最小化奥卡姆学习（英语：Occam learning） PAC学习（英语：Probably approximately correct learning）统计学习 VC理论
大会与出版物 NeurIPS ICML（英语：International Conference on Machine Learning） ICLR ML（英语：Machine Learning (journal)） JMLR（英语：Journal of Machine Learning Research）
相关条目人工智能术语（英语：Glossary of artificial intelligence）机器学习研究数据集列表（英语：List of datasets for machine-learning research）机器学习概要（英语：Outline of machine learning）
查论编

Bagging算法 （英語：Bootstrap aggregating，引導聚集算法），又稱裝袋算法，是機器學習領域的一種集成學習算法。最初由Leo Breiman於1994年提出。Bagging算法可與其他分類、回歸算法結合，提高其準確率、穩定性的同時，透過降低結果的變異數，避免過擬合的發生。

算法步骤

[编辑]

给定一个大小为 $n$ 的训练集 $D$ ，Bagging算法从中均匀、有放回地（即使用自助抽样法）选出 $m$ 个大小为 $n'$ 的子集 $D_{i}$ ，作为新的训练集。在这 $m$ 个训练集上使用分类、回归等算法，则可得到 $m$ 个模型，再透過取平均值、取多数票等方法，即可得到Bagging的结果。

参考文献

[编辑]

Breiman, Leo. Bagging predictors (PDF). Technical Report No. 421. 1994 [2020-01-11]. （原始内容存档 (PDF)于2019-07-18）.
Breiman, Leo. Bagging predictors. Machine Learning. 1996, 24 (2): 123–140. doi:10.1007/BF00058655. CiteSeerX: 10.1.1.32.9399.
Alfaro, E., Gámez, M. and García, N. adabag: An R package for classification with AdaBoost.M1, AdaBoost-SAMME and Bagging. 2012 [2016-10-02]. （原始内容存档于2019-09-24）.