Ensemble Learning
集成学习(ensemble [ɒnˈsɒmbl] learning)通过构建并结合多个学习器来完成任务，有时也被称为多分类器系统(multi-classifier system)。 根据基学习器的生成方式，目前的集成学习大体可以分成以下两类： ①序列集成方法，其中参与训练的基学习器按照顺序生成。序列方法的原理是利用基础学习器之间的强依赖关系，通过对之前训练中错误标记的样本赋值较高的权重，来提高整体
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