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集成学习主要分为以下几类：Bagging，Boosting以及Stacking。 传统机器学习算法 (例如：决策树，人工神经网络，支持向量机，朴素贝叶斯等) 的目标都是寻找一个最优分类器尽可能的将训练数据分开。集成学习 (Ensemble Learning) 算法的基本思想就是将多个分类器组合，从而实现一个预测效果更好的集成分类器。集成算法可以说从一方面验证了中国的一句老话：三个臭皮匠，赛过诸葛亮。 Thomas G. Dietterich 指出了集成算法在统计，计算和表示上的有效原因： 统计上的原因 一个学习算法可以理解为在一个假设空间 H 中选找到一个最好的假设。但是，当训练样本的数据量小到不够用来精确的学习到目标假设时，学习算法可以找到很多满足训练样本的分类器。所以，学习算法选择任何一个分类器都会面临一定错误分类的风险，因此将多个假设集成起来可以降低选择错误分类器的风险。 计算上的原因 很多学习算法在进行最优化搜索时很有可能陷入局部最优的错误中，因此对于学习算法而言很难得到一个全局最优的假设。事实上人工神经网络和决策树已经被证实为是一 个NP...

Quick Start 一个最简单的DDP Pytorch例子！ 环境准备 PyTorch(gpu)>=1.5，python>=3.6 推荐使用官方打好的PyTorch docker，避免乱七八糟的环境问题影响心情。 # Dockerfile# Start FROM Nvidia PyTorch image https://ngc.nvidia.com/catalog/containers/nvidia:pytorch # FROM nvcr.io/nvidia/pytorch:20.03-py3 代码 单GPU代码 ## main.py文件 import torch # 构造模型 model = nn.Linear(10, 10).to(local_rank) # 前向传播 outputs = model(torch.randn(20, 10).to(rank)) labels = torch.randn(20, 10).to(rank) loss_fn = nn.MSELoss() loss_fn(outputs, labels).backward() #...