<span role="heading" aria-level="2">集成学习算法简介</span>

什么是集成学习

集成学习通过建立几个模型来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型,各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测,因此优于任何一个单分类的做出预测。

机器学习的两个核心任务

集成学习中boosting和Bagging

只要单分类器的表现不太差,集成学习的结果总是要好于单分类器的.

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