Stacking——集成学习策略图解

Stacking 是机器学习中，集成学习的一种方法。集成的好处是不同的模型可以学习到数据的不同特征，经过融合后的结果往往能有更好的表现，大有取长补短的意思。 基本理解 这种方法的思想比较简单，在不知道它之前，我们可能在设计算法的时候就会想到这种结构了，下面是我对这个算法的理解：   这个结构我们都很熟悉，十分像神经网络中上层神经元到它的一个下层神经元的结构。如果按这种方法，x1-x4是上层的权重，

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