集成学习（Ensemble Learning）
集成学习（Ensemble Learning） 集成学习是机器学习中一个很是重要且热门的分支，是用多个弱分类器构成一个强分类器，其哲学思想是“三个臭皮匠胜过诸葛亮”。通常的弱分类器能够由决策树，神经网络，贝叶斯分类器，K-近邻等构成。这些算法能够是不一样的算法，也能够是相同的算法。已经有学者理论上证实了集成学习的思想是能够提升分类器的性能的，好比说统计上的缘由，计算上的缘由以及表示上的缘由。
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