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包装提供无假设的稳定性
算法稳定性 - 也就是说，训练数据如何影响学习模型，这是现代数据分析的基础。在学习理论中，某些形式的稳定性是必要的，足以泛化（Bousquet和Elisseeff，2002； Poggio等人。，2004年； Shalev-Shwartz等。，2010年）。在模型选择中，稳定性措施可以可靠地识别重要特征（Meinshausen和B.Uhlmann，2010年； Shah和Samworth，2013年； Ren等人。，2023）。在科学应用中，稳定的方法促进了可重复性，这是有意义的推论的先决条件（Yu，2013）。在无分配预测中，稳定性是折刀有效性的关键假设（也就是说，一对跨验证）的预测间隔（Barber等人，2021; Steinberger和Leeb，2023年）。预见稳定性的各种好处，Breiman（1996a，b）提议将行李作为合奏元算法，以稳定任何基础学习算法。袋装，缩写为bootstrap aggation，将基本算法转化为训练数据的许多扰动，并平均得出的预测。Breiman将行李作为现成的稳定器的愿景激发了我们的主要问题：在任意基础算法上行李如何稳定，对数据产生分布没有任何假设？在本文中，我们首先要为具有有限输出的基础算法的情况回答这个问题，然后向无限情况显示扩展。
在健壮的联合模型设置中利用机器学习
在强大的联合模型设定主管中利用机器学习：Karen Cairns博士和Lisa McFetridge博士自2020年4月以来，贝尔法斯特皇后大学的研究人员通过贝尔法斯特皇家护理部门（ICU）的贝尔法斯特皇后学院的研究人员收集了大量数据。拟议的博士将开发新的统计理论，以更好地说明和分析此类数据的复杂性，并与贝尔法斯特皇家维多利亚医院的呼吸医学顾问紧密合作，计算机科学的高级讲师查尔斯·吉兰（Charles Gillan）将这一理论付诸实践。因此，这是对ICU患者产生现实世界影响的一个令人兴奋的机会。该项目将开发的新方法将用于确定严重不良事件的风险因素，并产生动态预测，这些预测将被纳入预警系统中以帮助ICU员工。机械通气是一种挽救生命的疗法，但不幸的是，它确实对患者构成风险。预防策略的早期鉴定和发展对于最终改善需要机械通气的患者的生存预后至关重要。该项目将开发新的鲁棒关节建模方法来同时分析ICU患者在住院期间从ICU患者收集的重复测量（纵向数据），并且这些生物标志物的动态变化对患者预后的影响（McFetridge 2021）。生存森林是一种合奏技术，类似于随机森林（Breiman 2001），它在事实上的环境中应用（Ishwaran 2008）。尤其是，这项工作将通过掺入生存树和随机生存森林来利用机器学习技术的准确性，以更好地捕获活动时间的过程。与标准生存模型（例如COX回归）相比，它们已显示出高度准确的集合预测指标，提高了预测精度。因此，它们在健壮的关节模型设置中的利用将提供更精确的动态个性化的生存预测，同时考虑了生物标志物随时间的发展，并且有可能存在趋势不符合人群平均值的外围个体的共同存在的潜力。这种强大的方法将在ICU中为严重的不良事件奠定急需的预警系统的基础。该博士将融入针对预警系统开发和完善的更广泛的项目集合，学生与整个研究团队紧密合作，以实施所需的现实世界影响。有关该项目的更多详细信息，请联系主要主管（k.cairns@qub.ac.uk）。McFetridge，L.M.，Asar，Ö。和沃林（J. 63（8），1587-1606。 Breiman，L。随机森林，机器学习，2001年； 45，5-32。McFetridge，L.M.，Asar，Ö。和沃林（J. 63（8），1587-1606。Breiman，L。随机森林，机器学习，2001年； 45，5-32。
监督与无监督的学习
●Breiman（2001）首先提出了随机森林算法，但基于1995年的Tim Kan Ho●RF采用了两种集合技术：首先是训练样本，以种植基于不同培训训练数据的树木森林。第二个是特征空间的子采样。●如果我选择变量的子集（例如x1, x3, x7) to create a split in a node of a decision tree, and another subset (x2, x4, x5, x7) to create a different one, there will be events that get classified in a different way by the two nodes ● Often there is a dominant variables that is used to decide the split, offsetting the power of the subdominant ones.rf通过减少不同树的相关性来避免该问题
在Stata中堆叠概括和机器学习
面对新的预测或分类任务时，最明显的是哪种机器学习算法最适合。一种常见的方法是评估一组机器学习者在数据的保留分区或通过交叉验证的性能，然后选择最小化所选损失指标的机器学习者。但是，这种方法是不完整的，因为将多个学习者组合为一个最终预测可能会导致与每个学习者相比，可能会导致卓越的表现。这种可能性激发了堆积的概括，或者只是“堆叠”（参见Wolpert [1992]和Breiman [1996]）。堆叠是模型平均形式。Van der Laan，Polley和Hubbard（2007）的理论结果支持堆叠的使用，因为它至少是渐近的，并且只要基础学习者的数量不大。
反转问题：为什么算法应推断精神状态，而不仅仅是预测行为
有两种方法可以分析有关人的数据，如果您愿意的话，有两种“文化”（Breiman，2001； Snow，1959）。一个人是心理学文化 - 现在已经超过一个世纪了，完全熟悉。对于行为科学家来说，1个数据是一种结束的手段，用于改善我们关于人类思想的理论。数据可用于测试竞争理论并开发新的理论。最终，数据都是为了让我们了解理论是正确和重要的。另一种文化（将其称为机器学习文化）是新的，但迅速增长。这种文化就是要使用大量的行为数据来预测人们会做什么。这种文化所产生的算法现在在社会的范围内广泛运作，包括在社交媒体上为人们策划内容，推荐产品（书籍，电影等）。），并自动化专家决策。机器学习文化与心理文化形成鲜明对比。它是成功的算法，在不利用心理学的理论见解的情况下成功地预测行为。
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Patricia B. Patricia B. Paviline, Ahmed, 7 Lesit L.Sodes, 8 , Martin from Hetonio, Stephen M. Backer, 6 Sheikh, Faliar Qarar, 4 Advertising Eid 4 Brendan Brethuna, 6 of them Inachio Manodomdo, 5 Arts Azilshole, 4 Fatima Azi, 4 Friends Qurife, Ramadan Ramad, 14 H. Roberts, 13萨哈，oce，15 Suzanne E. Stroup，2 Dipper Tamana，15 Mami Taniuchi，2 Sharon M. Nataro，13 Myron M. Levine，5，16，16，19 Eric R. Houp，
17. 土地利用土地覆盖分类的初级阶段
土地利用/土地覆盖 (LULC) 描述了地球的特征并表明了土地如何用于各种活动。土地覆盖变化是一个持续的过程，与城市化、森林砍伐、湖泊干涸、农业用地过度利用等有关。因此，它构成了经济规划和资源管理的重要基础。然而，在空间域中准备 LULC 数据是一项耗时费力的工作，需要大量的人力资源。在使用遥感卫星数据时，对一个区域的 LULC 进行分类是一项重大挑战。在过去十年中，机器学习 (ML) 因其强大的学习能力而呈现出日益上升的趋势和极大的兴趣，因为它能够在多个处理层上学习具有多个抽象级别的数据样本表示。由于 ML 方法的输出一致且对人为干预的要求较少，因此使用该方法对土地特征进行分类是地理空间领域的正确方法和当前趋势。用于 LULC 分类的 ML 技术：支持向量机 (SVM)、随机森林 (RF)、最大似然分类器 (ML) 和深度人工神经网络 (ANN) 等监督算法是从多光谱卫星图像中提取主题信息的一些常用方法。1. 2001 年，Breiman 提出了一种集成分类方法，即随机森林 (RF)
人工智能时代的社会分类危机
本文探讨了我们计算社会的方式的最新转变（Cardon 等人，2018 年）。使用计算技术来辅助决策并不是什么新鲜事。长期以来，计算方法一直被用于对个人进行排名和选择，例如，借助计算机脚本来验证表单是否符合确定性决策规则。随着机器学习 (ML) 工具的出现，这些方法为决策者在处理结合了越来越多的实体和事件列表的文件时的不确定性时产生的困惑提供了技术解决方案。面对文件提供的用于围绕不同原则进行定位的多种参考点，决策者可能会感到无助。他们的决策质量更容易受到批评（Hahn & Tetlock，2005），理由多种多样：他们优先考虑某些标准；他们的社会同质性掩盖了结构性偏见；他们没有注意到可能导致其他结果的变量的多样性；等等。面对分散而庞大的文件，引入基于机器学习模型的自动化工具来辅助决策，建议用统计概率取代不稳定的决策依据。当候选比较空间变得难以理解时，这些工具会对变量进行排序。如今，统计分数的引入方式截然不同，具体取决于领域。它有时采用的只是文件中的一条附加信息，例如在美国法官批准保释的决定中预测重复犯罪的可能性；或者它可以具有更大的自动化程度，例如将警察引导到犯罪更频繁的地方（Brayne & Christin，2020 年）。正如关于人工智能使用的立法草案所表明的那样，结果的自动化问题是监管机构寻求“让人类参与其中”的主要干预点之一（Jobin 等人，2019 年）。本文建议将计算方法的这种转变与社会对统计类别日益增长的批评联系起来，我们称之为社会类别危机。我们认为，决策向机器学习的转变得益于基于类别的方法（使用标准的规则等）无法涵盖世界事件的多样性和多样性1。最后，我们认为这种转变延续了数据空间更普遍的时空扩展。机器学习技术的出现带来了统计文化的变化，值得关注（Breiman，2001）。这些方法的特殊性之一是它们事先并不知道决策规则；它们从数据中学习。要建立这种类型的模型，必须使用由输入数据（文件）和先前决策的输出结果组成的数据集（训练数据库）来训练算法。然后通过反复试验调整模型，使基于训练的预测误差尽可能小（Goodfellow 等，2016）。如果模型是基于输入和输出数据之间的对应关系来学习的，那么决策规则就不能再以先验稳定和自动的基于标准的依据为基础。控制选择的模型是对与给定目标相关的文件变量的最佳比较方法的统计近似。传统的呈现此类模型设计的操作的方式是定义三个独立的空间（Cornuéjols 等，2018；Mitchell，1997）。输入数据构成观察空间，计算结果构成决策空间。在这两者之间，计算的设计者必须想象一个假设空间（有时也称为
201.pdf - GuanHua Chen Group
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