通俗理解集成學習boosting和bagging和隨機森林
轉載自csdn各種資料 First，What is Ensemble Learning 1.將多個分類方法聚集在一起，以提高分類的準確率（可以是相同or不同算法） 2.集成學習法由訓練數據構建一組基分類器，然後通過對每個基分類器的預測進行投票來進行分類 3.嚴格來說，集成學習並不算是一種分類器，而是一種分類器結合的方法。 4.如果把單個分類器比作一個決策者的話，集成學習的方法就相當於多個決策者共同
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