機器學習之集成學習和隨機森林

1、集成學習 集成學習就是合併多個分類器的預測。通常會在一個項目快結束的時候使用集成算法，一旦創建了一些好的分類器，就可使用集成把它們合併成一個更好的分類器。 著名的集成方法：投票分類、bogging、pasting、boosting、stacking、和一些其它算法。html 1.1 投票分類（少數服從多數） 使人驚奇的是這種投票分類器得出的結果常常會比集成中最好的一個分類器結果更好。 事實上，

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