[机器学习] 集成学习

集成学习 集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多学习器来完成学习任务，常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能 要获得好的集成，个体学习器应好而不同，即个体学习器要有一定的准确性，并且要有多样性，即学习器间要有差异 根据个体学习器的生成方式, 目前的集成学习方法大致可分为两大类 学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，如Boosting 学习器间不存在强依赖关系、可

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