集成学习整理：Boosting & Bagging
一、集成学习 将若干弱分类器组合生成一个强分类器；弱分类器：指分类准确率只稍好于随机猜测的分类器（错误率<50%）； 分为两大流派：bagging和boosting； 核心：如何实现数据多样性，从而实现弱分类器的多样性； 特点： （1）将多个分类方法聚集在一起，以提高分类的准确率（这些算法可以是不同的算法，也可以是相同的算法。）； （2）集成学习法由训练数据构建一组基分类器，然后通过对每个基分类器
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