隨機森林算法總結

集成學習的概念 集成學習簡單來講就是經過構建並結合多個學習器來完成學習任務。web 集成學習的通常結構是先產生一組「個體學習器」，在經過必定的策略把它們結合起來結構以下圖所示： 集成學習可以經過將多個學習器結合起來，常可得到比單一學習器顯著優越的泛化能力，對‘弱分類器‘（常指分化能力略優於隨機猜想的學習器）尤其明顯，所以集成學習的不少理論研究都是針對弱學習器進行的，而基學習器有時直接成爲是弱分類器

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