Machine Learning学习笔记（十四）集成学习（Boosting,Bagging,组合策略）
集成学习 在一些数据挖掘竞赛中，后期我们需要对多个模型进行融合以提高效果时，常常会用到Bagging，Boosting，Stacking等这几个框架算法。 集成学习在机器学习算法中具有较高的准确率，不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂，效率不是很高。目前接触较多的集成学习主要有2种：基于Boosting的和基于Bagging，前者的代表算法有Adaboost、GBDT、XGBOOST、后者的代表
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