集成学习（Ensemble Learning ）简介

集成学习（Ensemble Learning） 一、问题提出 针对于下图的分类问题（线性可分问题），可以利用简单的线性分类器就可以获得很好的分类效果。 但是如果数据的分布不是线性可分的话，利用简单的线性分类器就无法达到好的分类效果。 那么针对上图的问题，比较常用的方法就有支持向量机、集成学习等。下图是利用集成学习方法，综合多个线性分类器的示例图。 二、基本概念 简单的例子（来源于ML Wave 的

>>阅读原文<<