機器學習入門之集成學習

一、集成學習 集成學習分爲3個步驟： （1）找到誤差互相獨立的基分類器。 （2）訓練基分類器 （3）合併基分類器的結果。（voting和stacking） 首先要說一下，對集成學習的理解，俗話說的好三個臭皮匠抵個諸葛亮，單個預測器的預測效果可能不是很好，但是結合多個預測器，預測的性能就會有所提高。集成學習是大類模型融合策略和方法的統稱，包含多種集成學習思想。 二、voting（投票法） 現實生活中

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