機器學習筆記（五）——集成學習

集成學習的提出，有時也被籠統的稱做提高（Boosting）方法，很普遍的應用與分類和迴歸任務，也就是說咱們在學習集成學習的時候，重點要關注的應用場景不是單一的迴歸或者分類，而是兩者都有。他的最初的思想：使用一些方法能夠改變訓練樣本分佈，從而構建多個不一樣的分類器，並將這些分類器線性組合獲得一個更增強大的分類器。 在進行集成學習器的時候，咱們會接觸到弱學習器和強學習器，那麼咱們先要搞清楚全部只是架構

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