机器学习之集成学习Ensemble
集成算法： 将多个分类器集成起来而形成的新的分类算法。这类算法又称元算法(meta-algorithm)。最常见的集成思想有两种bagging和boosting。 集成思想 : boosting：重赋权（re-weighting） --基于错误提升分类器性能，通过集中关注被已有分类器分类错误的样本，构建新分类器并集成。 boosting的思想是 : 训练集(其中各个元素)的权重是根据学习器的表现
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