机器学习：集成学习（ensemble learning）（一）——原理概述
集成学习（ensemble learning） 集成学习经过构建多个个体学习器，而后再用某种策略将他们结合起来，产生一个有较好效果的强学习器来完成任务。基本原理以下图所示。这里主要有三个关键点：个体学习器的同质异质、个体学习器的生成方式、结合策略。html 同质异质。首先须要明确的是个体学习器至少不差于弱学习器。弱学习器常指泛化性能略优于随机猜想的学习器，例如二分类问题中精度略高于50%的分类器。
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