机器学习技法 之 聚合模型总结（Summary of Aggregation Models）

Blending Models（融合模型）

Blending：指的是当已有丰富多样的 \(g_t\) 时，进行聚合（Aggregate）。（aggregate after getting diverse \(g_t\)）。

常用的三种 Blending 模型如下：

uniform : 是认为不同的 \(g_t\) 之间可能可以相互修正，从而提高稳定性（stability）。而 non-uniform/conditional 则在原来的 \(g_t\) 的基础之上又进行了一层学习，所以能力更强，当然也要注意其带来的模型复杂度（complexity）。

Aggregation-Learning Models（聚合学习模型）

Aggregation-Learning：指的是在聚合的过程中同时获得丰富多样的 \(g_t\)（aggregate as well as getting diverse \(g_t\)）

常见的 Learning 聚合模型如下：

其中第一行和第三行均属于单纯的 Aggregation-Learning Models，而第二行和第四行均属于 Aggregation-Aggregation Models，什么意思呢，在Aggregation 的基础上和 Decision Tree 结合，即在训练 Learning Aggregation Models 时使用聚合模型（Decision Tree）作为基模型。

Specialty of Aggregation Models（聚合模型的特殊性）

如上图所示，在一些情况下，聚合是为了解决欠拟合问题，类似于特征转换（feature transform）。

如上图所示，在一些情况下，聚合是为了解决过拟合问题，类似于正则化（regularization）。

虽然聚合的目标都不一样，但是合理的聚合（proper aggregation）可以得到更好的性能（better performance），在一些文献中将聚合称为集成（ensemble）。