《机器学习》（三）集成学习

一、概念     集成学习(Ensemble learning) 是用多种学习方法的组合来获取比原方法更优的结果。在机器学习的有监督学习算法中，我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型，但实际情况往往不这么理想，有时我们只能得到多个弱监督模型。集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型。     集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其

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