集成學習-弱分類器與AdaBoost簡介 西瓜書

1.集成學習 現實情景中，一個學習器的泛化性能可能有侷限，而集成學習則可以通過構造多個學習器來完成學習任務，有時也被稱爲多分類器系統，集成學習的大致步驟是先生成一組‘個體學習器’，然後基於某種策略將學習器結合起來，個體學習器同昌由現有的算法從訓練數據產生，最常用的是決策樹，還有神經網絡，支持向量機等。根據集成學習中分類器的類別來看，如果集成學習器中的個體學習器都是相同的，則稱爲‘同質’集成，對應的

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