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<本期课程8454字,视频31分32秒,请合理安排学习时间>
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正文阅读

大家好,欢迎来到量化小学。

上次我们讲了机器学习的基础知识和一些基本方法,这次我们就来谈一些进阶的话题。

先是集成学习,然后是深度学习,最后我们对于机器学习在量化研究中应用的一些要点做一个总结。

集成学习概论

先来看一看集成学习。它的基本思想其实挺简单的,就是将一些弱学习器组合起来,获得精度更高的强学习器。弱学习器就是我们前面讲到的决策树或者逻辑回归等等。

我们来看一看下面这张图,这是关于弱学习器怎么样组合获得强学习器的一个著名的一个示例图。

订阅后可见(弱学习器组合示例图)

比如我们的目标是正确的区分加号和减号。那么这张图的上半部分是三个弱学习器,每一个学习器都不是特别的精确。比如最左边的学习器,它这两个加号分的是对的,但是右面它有五个减号,还有三个加号,所以它这三个加号显然分错了。

中间的也是一样,它对右边的两个减号分的是没有问题的,但是左面对于加号的分类里面又混进来三个减号。第三个学习器也是一样。但是当我们把三个学习器组合起来,用一个简单的投票的方式,就组成了一个强学习器。

底下方块大家可以仔细的去看一看,三个这么一投票,所有对于加号和减号的分类都是正确的。其实这就是集成学习最基本的一个思想:三个臭皮匠顶个诸葛亮。

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