集成学习-机器学习
集成学习： 集成学习就是对多个弱监督学习模型进行组合来生成一个更好更全面的强监督模型，集成学习的思想在于;即便其中一个弱分类器分类错误了，其他模型也会将错误进行纠正。 集成学习就是将多个模型进行组合，生成一个预测模型的算法，已达到减小方差，偏差或者是改进预测的效果。 数据及大：集成学习会将数据进行划分。将大数据化划分成多个小数据。 对于数据小：可以使用BoostStrap方法进行抽样，得道多个数据
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