集成学习 ensemble
通俗理解：一个算法的能力是有限的，把多个算法模型集成在一起 Boosting方法（串行） Boosting主要思想是将弱学习器组装成一个强学习器（通过加法模型将弱分类器进行线性组合） 训练集数据在学习过程中，通常根据它们的上一轮的分类准确率给予不同的权重，加弱学习器之后，数据通常会被重新加权，来强化对之前分类错误数据点的分类（每轮学习完，分类错误的，增加样本的权重，降低弱学习器的权重） 个体学习器
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