机器学习（周志华）读书笔记---第8章 集成学习

8.1 个体与集成 集成学习通过构建并结合多个学习器来提升性能 弱学习：泛化性能略高于50%的分类器 强学习：由弱学习提升而来 集成的结果通过投票产生 集成个体应好而不同 在一定条件下，随着集成分类器数目增加，集成的错误率将指数级下降，最终趋于0. 而学习器显然不可能互相独立。集成学习大致就可以分为两类： 存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法（boosting） 不存在强依赖关系，必须并行生成

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