集成学习基本原理：Adaboost，Bagging和Stacking
集成学习的基本原理是，训练多个“个体学习器”或者叫基分类器，基学习器。然后用某种策略将它们结合起来，最后可以产生比单一学习器优越得多的性能。 集成学习的基本原理是什么呢？假设对于每个基分类器，错误率有： P(hi(x)≠f(x))=ϵ 并且 假设分类器之间之互相独立的，那么最终的错误率为： P(H(x)≠f(x))≤exp(−12T(1−2ϵ)2) 可以看到当错误率 ϵ>0.5 随着个体分类器数目
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