集成学习算法之boosting、bagging和随机森林算法原理
集成学习的定义 集成学习的主要思路是先经过必定的规则生成多个学习器，再采用某种集成策略进行组合，最后综合判断输出最终结果。通常而言，一般所说的集成学习中的多个学习器都是同质的"弱学习器"。基于该弱学习器，经过样本集扰动、输入特征扰动、输出表示扰动、算法参数扰动等方式生成多个学习器，进行集成后得到一个精度较好的"强学习器"。算法 举例说明：以三分类问题为例，假若有 N 个分类器相互独立，错误率都为
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