集成学习(Ensemble Learning)综述

时间 2019-12-07

标签集成学习 ensemble learning 综述繁體版

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集成学习简单理解就是指采用多个分类器对数据集进行预测，从而提升总体分类器的泛化能力。集成学习有两个流派，一个是boosting派系，它的特色是各个弱学习器之间有依赖关系。另外一种是bagging流派，它的特色是各个弱学习器之间没有依赖关系，能够并行拟合。web 1. Bagging Bagging算法（Bootstrap aggregating，引导汇集算法），又称装袋算法，是机器学习领域的一种

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