集成学习(ensemble learning)基本原理
Baggingbootstrap aggregating自举汇聚法1 Boosting 对于机器学习的一系列的算法，每个都有不同的适用范围，有处理线性可分问题的，有处理线性不可分问题，泛化性普遍不强。 集成学习方法是指组合多个模型，以获得更好的效果，使集成的模型具有更强的泛化能力。使用集成方法时会有多种形式：可以是不同算法的集成，也可以是同一算法在不同设置下的集成，还可以是数据集不同部分分配给不同
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