机器学习是一个大武林，这里面江湖人士颇多，“发明”出来的算法兵器也是五花八门，浩瀚如海，足够你数上三天两夜了。然而，这些兵器行走江湖能用的不多，真正无敌的更是屈指可数，或许只有屠龙刀倚天剑了。正如江湖传言：武林至尊，宝刀屠龙，号令天下，莫敢不从，倚天不出，谁与争锋? 机器学习中还真有这么一把屠龙刀、一把倚天剑。用上了这两样兵器，保你平平安安创四方，潇潇洒洒走江湖。今天，就先絮叨絮叨这把屠龙刀。

在下以为，集成学习就是这把屠龙刀。为什么集成学习能称为“屠龙刀”？因为它立竿见影，好像“刀过竹解”；因为它从不过时，俨然“宝刀未老”。它是一把刀，但不是一把普通的刀；它是一把锋利的刀，一把可以屠龙的刀。集成学习在众多的机器学习/数据挖掘竞赛中往往探囊取物，屡试不爽，像屠龙刀一样当之无愧排行兵器谱第一。

集成学习是什么：

通俗的讲，就是多算法融合。它的思想相当简单直接，以至于用一句俗语就可以完美概括：三个臭皮匠，顶个诸葛亮。实际操作中，集成学习把大大小小的多种算法融合在一起，共同协作来解决一个问题。这些算法可以是不同的算法，也可以是相同的算法。对于前者，效果一般也不差，但出发点实在过于简单粗暴，简直就是一介武夫，就不过多介绍了。这里着重谈一下如何使用同一个算法进行集成学习（虽然只关注这个话题，但里面很多思想对前者也是适用的）。

用好集成学习有两个关键点：

1）怎么训练每个算法？2）怎么融合每个算法？围绕这两个关键点，有很多方法提出来，极具代表性就是大家熟知的Bagging和Boosting方法，其中Bagging和Boosting也是当今两大杀器RF（Random Forests）和GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）成功的主要秘诀。 注意，这里我用的是“方法”，而不是“算法”，个人以为“方法”比“算法”更高一层，更抽象些，更具有普适性。

集成学习是典型的实践驱动的研究方向，它一开始先在实践中证明有效，而后才有学者从理论上进行各种分析，这是非常不同于大名鼎鼎的SVM（Support Vector Machine）的。SVM是先有理论，然后基于理论指导实现了算法。这是机器学习研究中少有的理论指导的创新案列。直到如今，它还是部分学者用来看轻工业界发明的算法的主要证据之一。为了证明我的观点，我们就回顾下集成学习中最主流的RF的发展历程。1995年，AT&T bell实验室的香港女学者Ho Tin Kam最早提出了RF，那个时候还不叫Random Forests, 而叫RDF（Random Decision Forest），她主要是采用Random Subspace的思想使用DT（Decision Tree）来构建Forest。随后的几年里，又有一批人相继提出了大大小小的一些类似或改进的工作，但都还不足以载入史册。历史的年轮不知不觉来到了2001年，统计学家Breiman已开始在机器学习界站稳脚跟。他在RDF基础上又引入了Bagging技术，并提出了沿用至今的Random Forests。虽然老人家在那篇后来被引用几千次的文章里进行了“理论”分析，并给出了一个看似不错的误差上界，但其实那个公式只是个中看不中用的数学符号，没有太多的指导意义。而且，老人家在回顾Ho的工作时，相当轻描淡写，不知道何故，谨慎怀疑他对她是否有误会？（批注1）2005年，Breiman离世，集成学习理论突破的使命交给了后来人。

2005-2015这十年里，集成学习方面的论文陆续有放出，但遗憾的是，个人认为集成学习的理论进展还是非常缓慢。 大多工作都是围绕一个特定的算法做分析，始终没有一个大一统的理论站稳脚跟。“理论指导实践”，这是机器学习研究者们渴望已久的灯塔，但它太远太远，以至于我们只能在茫茫迷雾中怀着这份渴望摸索前行。回顾集成学习理论的发展历程，为数不多的有用结论之一可能就是---从bias-variance分解角度分析集成学习方法（批注2），人们意识到：Bagging主要减小了variance，而Boosting主要减小了bias，而这种差异直接推动结合Bagging和Boosting的MultiBoosting的诞生。值得一提的是，我国学者在集成学习领域并不落后，以南大周志华教授为代表的学者的一系列工作走在了世界前列，如选择集成技术、集成聚类技术、半监督集成技术等等。周志华老师还最早将Ensemble Learning翻译为“集成学习”，是国内这一领域的先行者。

实用的嫁接法：
近年来，除了上面的这些方法外，还有一些新方法涌现出来，这里就特别讨论下个人认为比较有创意而且很实用的方法，我称之为“嫁接法”。据百度百科的说法--所谓嫁接，是指植物的人工营养繁殖方法之一。即把一种植物的枝或芽，嫁接到另一种植物的茎或根上，使接在一起的两个部分长成一个完整的植株。把这个概念迁移到集成学习领域，就是把一个算法嫁接到另外一个算法上，从而形成一个新的完整的算法。为什么要这么做呢？因为嫁接后有好处啊。回想一下当下我们吃的各种水果，不少都是嫁接后的产物。不严格说来，袁隆平的杂交水稻也是一种高级的嫁接产物。嫁接后的水稻抗病害，易种植，产量还高。同样，把两种算法嫁接在一起，也能达到类似的好效果。

算法嫁接之后为什么会好呢？回答这个问题得从一个基础问题讲起。以分类算法为例，所有算法大致分为线性和非线性两类，线性算法如LR，NB，ME之类；非线性算法如DT，RF，NN之流。一般来说，线性算法训练和预测的效率较高，但效果较差，而且非常依赖人的知识。如广告CTR预估中常用的LR算法，要想达到一定的效果，需要人工或半人工的进行庞大的特征工程--进行特征的变换组合等预处理工作。有过LR使用经验的同学一定对这个过程刻骨铭心，没有一定年限的积累是做不好线性模型的。而非线性算法如DT，理论上是能自动地做这些繁琐工作的（虽然效果不一定好）。如果能借助这些算法减少人的工作，岂不大快人心？没错，LMT(Logistic Model Tree ) 应运而生，它把LR和DT嫁接在一起，实现了两者的优势互补。刚刚过去的一年，网上近乎疯传的Facebook的那个GBDT+LR的文章，只不过是这个思想的延续，初看下来实在没啥可追捧的。不同意？先别急，这样做的确还有一些其他好处，咱们得换另外一个角度来看GBDT+LR。对比GBDT和DT会发现GBDT较DT有两点好处：1）GBDT本身是集成学习的一种算法，效果可能较DT好；2）GBDT中的DT一般是RT，所以预测出来的绝对值本身就有比较意义，而LR能很好利用这个值。这是个非常大的优势，尤其是用到广告竞价排序的场景上。最后需要说明的是，这只是从一个角度来理解嫁接的好处，还有其他方面就不一一展开了。

集成半监督学习：

接着，唠叨几句红红火火的集成半监督学习。坦白讲，虽然它在一些数据集或场景下取得了一定效果，个人一直偏执地不看好这个方向。个人拙见：具体到分类问题上，集成方法要想成功，要依赖的有标记的样本量要大，至少可能是要大于单个算法的。半监督学习技术虽然可取，但没有一定量的标记样本也是瞎折腾。两者都对样本要求如此苛刻，融合在一起岂不是更坏？另一方面，两派人的研究方法论不同，根本不看好融合在一起的集成半监督技术（批注3）。所以即便是co-training这样训练两个学习器的算法，实际预测时也只使用其中一个。然而，随后这方面一系列的工作有理有据，着实给人们上了生动的一课。值得一提的是，我国南大数据挖掘团队对这个领域的发展起到了推动作用，他们先是做了tri-training，co-forest等算法，验证了引入集成对半监督学习的好处。后来又在理论上证明了半监督学习引入集成会带来很大好处。而对集成学习者，他们揭示出引入半监督学习可以不牺牲个体学习器精度就能提升diversity，并设计出UDEED算法。这一系列工作得到了业界高度评价。

相信其他常用的集成方法和算法大家都比较熟悉，就不再赘述了。这里着重提一下集成学习成功的关键---要千方百计围绕学习器的差异和强度做文章。这两者有非常密切而又难以描述的关系，其中有对立，也有协同，实际应用中我们要平衡好彼此。瞄准了这个方向，就能事半功倍，才能在正确的道路上越走越远。怎样解决这个关键问题呢？答案就一个字：试。如果非要多说两个字，那就是：试试。如果…你还要我多说吗?呵呵。好吧，不开玩笑了。如果你非想问出个子丑寅卯来，你可能要用好以下技术：完全随机，结合先验的伪随机，选择集成，融合进人为思维等等。最最重要的是，会根据不同问题要调一把好参，如特征相关性太强怎么调随机选取特征的比例，样本噪声太大怎么调随机选取示例的比例，正负比例不平衡时怎么做平衡等等。另外，在实际应用中，还要平衡好性能和效果，做一些工程上的优化，哪些该实时算，哪些可以离线算，哪些可以半实时都要规划好，还要使用好单机资源，多机资源，甚至牺牲效果换性能。这些点都是要注意的，用过才知道。

好了，准备收笔了。做个小结：集成学习方法是机器学习中最最实用的兵器，堪称屠龙刀。但并不是每个人都能用好这把刀，我们都要继续修炼内功，理解数据，用好数据。

末了，希望大家牢记两句话：
1） 机器学习的成功依赖数据，系统和算法，缺一不可。
2） 人能做的绝不留给机器。

主要批注：
1. 她是模式识别领域的，研究方法论和机器学习有很大差别。Ho主要的贡献是随机子空间，她偶然用了一下决策树，但是从属性子空间的角度去做的，是不是决策树并不重要，而且最关键的是没有用到bootstrap，而bootstrap是bagging和RF的最精华。从Breiman的角度看，Ho是纯属凑巧弄了个和RF看上去长得像的东西，而且这东西里面没有RF最宝贵的部分，当然不会看好。Ho的random subspace是模式识别里面很有效的技术。她自己也更看重这个。
2. bias-variance分解不是集成学习特有的，1992年German发明后借用过来的。集成学习特有的是error-ambiguity分解。
3. 集成学习者认为: 只要允许我使用多个学习器，就能把弱学习器提升到足够强，根本不需要什么无标记样本。半监督学习者认为: 只要能让我使用无标记样本，就能把学习器提升到足够强，哪需要什么多学习器。双方各执一词，真是老死不相往来的节奏。

（非常感谢周志华、陈天奇等学者指正了本文中的明显错误，并进行了主要批注。）