集成学习之如何由弱变强
在所有的机器学习算法中，集成学习算是最“励志”的典型了，因为它是把一系列的很简单的模型集成起来，最终组成强大的模型。
也就是说，纵然不是天才，而是普通如我们，也有机会去取得卓越的成就。本文将会对集成学习进行详细介绍，并探讨其将学习器由弱变强的原理。
以下的正文会从介绍弱学习器的概念开始，然后针对集成学习的三种策略bagging、boosting和stacking，分别介绍其原理，并各自举例说明，最后对三者进行比较总结。
正文：
学习器是一个机器学习领域的概念，可以理解为一个用来进行预测判断的模型。那么，弱学习器就是一个比随机猜测稍微好那么一点的模型。
打个比方，如果让一个模型做有4个选项的选择题，正确率稍大于25%，比随机猜测好但也好不了多少，那它就是一个弱学习器。
其中，值得注意的几点是：
弱学习器的正确率要大于随机猜测的正确率，如果两者相等则称之为无效学习器，如果前者小于后者称之为坏学习器（俗称的“猪队友”）。
弱学习器的正确率只稍大于随机猜测的正确率，这里的“稍大于”只是一个定性的概念。
弱学习器的正确率不能太高，否则就算是强学习器了。
Bagging全称Bootstrap aggregation，是在原训练集Z的基础上通过Bootstrap抽样，产生B个新的训练集，在每个新的训练集上训练一个模型，最后对这些模型进行平均得到最终模型。
其流程示意图如下：
（1）Bootstrap sampling
（2）Single model fitting
这个过程比较简单，只需要在各个新产生的数据集上拟合模型即可。这些拟合的模型结构是一样的，有差别的仅仅是训练数据不同导致的模型参数差异。
(3) Models aggregation
模型集成过程也非常简单，将所有的模型预测结果进行平均即可。
(4) Bagging由弱变强的原因
我们在此举个例子，来说明Bagging可以让弱学习器集成强学习器的原因。还是一群很弱的学生做选择题的例子，我们简化一下。
Boosting是每次从基模型集合中选择一个，对现有模型逐步做加法扩展，从而得到最终的强学习器的。
（1）模型形式
（2）模型求解
（3）流程示意图
（4）Boosting由弱变强的原因
Boosting将弱学习器集成变强的原因非常直观。从上面的流程图可以看出，其实前向分步算法的每次迭代过程，都是在拟合当前模型在训练集上的残差。每次将残差减小一点点，最终会达到完美。
Boosting很像一个产品迭代的过程，虽然不能一下子做到完美，但坚持不懈的迭代优化，最终必定能惊艳到用户的。
Stacking 顾名思义，是模型堆叠的意思，即在模型的基础之上建立模型。
模型可以多次堆叠，但实际应用中考虑到计算量可能过大和过拟合问题，一般堆叠不超过3次。以下以2次堆叠为例，进行说明。
（1）模型形式
（2）流程示意图
（3）模型求解
Stacking的过程，可以对各个模型进行分别求解。显然，模型堆叠提升最终的模型容量，让最终模型可以刻画非常复杂的模式，但同时也增加了很多的计算量。
（4）Stacking由弱变强的原因
从stacking的流程图可以看出，其结构和神经网络很相似，stacking每一层堆叠的模型相当于神经网络的激活函数；
如果从特征抽取的角度看神经网络，因为神经网络的上层会共享下层的网络结构和参数，因此神经网络的特征相关性会更强一些，而stacking使用的特征差异性更大。
因此，stacking的过程扩充了特征空间的范围，强化了最终模型的表达能力。
上面，我们回顾了集成学习的3种基本策略，现在做一个简短总结。
Bagging、Boosting和Stacking都是集成策略，是通过将弱学习器按照某种方式集成起来，来最终提升模型预测能力。
1. Bagging通过模型平均，降低了预测方差，提升了模型的稳定性，从而提升模型能力。
Bagging的关键是各个模型之间要尽量独立，并且不能引入坏的学习器。用树模型做Bagging，就得到了随机森林。
2. Boosting通过前向分步的方式建模，每次在现有模型的基础上进行拟合，从而提升模型能力。
Boosting的关键有两点，一个是准确找到残差，第二是要迭代够快。Boosting的过程，如果是在分类问题中使用指数损失函数，就得到AdaBoost；而如果用可导的损失函数，并用梯度来代替残差，就得到GradientBoost。
3. Stacking则是通过对不同模型进行堆叠，通过提取多样化的特征，来提升模型能力。Stacking则更像一个DIY过程，可以根据需要自己组合。
Stacking的关键是模型之间差异要尽量的大（不要是同种类型的模型只是参数不同），这样才能更好地提取特征。
打个比方，可以把Bagging当成是委员会，通过集体决策来提升稳定性，降低风险；Boosting类似于产品迭代的过程，一步步的完善，越做越好；而Stacking则是像汽车生产一样，各个部件有自己的流水线，最后统一简单组装。
天下没有免费的午餐，虽然无论多弱的学习器集成学习都可以使之变强，但变强本身并非毫无代价，其难度和艺术统统都在“集成”的过程中。
看到这里，不妨往生活中延伸一下：
1. 如果你是一个leader，你是更多的是在抱怨自己的下属太弱鸡，还是将他们集成了一个强大的团队？
2. 从个人角度来看，你有没有准确地找到自己当前的不足之处，让今天的你有没有比昨天的你进步一点点，经过若干次的迭代之后彻底变强？
3. 你想做一件事情的时候，比如做一个产品或开一家公司，有没有很好地利用现有的产业成果，最大程度地提高效率？
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还能看点啥？