【統計學習方法】||8集成學習

【集成學習】 集成學習是一大類模型融合策略和方法的統稱，其中包含多種集成學習的思想。是一種分類和迴歸模型。（判別模型） 集成學習的種類有：Boosting, Bagging 。 提升樹（boosting）是2000年由Friedman等人提出。AdaBoost算法是1995年由Freund和Schapire提出。 「三個臭皮匠，頂一個諸葛亮」 1.模型 Q1：如何得到若干個個體學習器？ 兩種選擇：

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