01_集成學習（Ensemble Learning）簡介

集成學習（Ensemble Learning）簡介 集成學習涉及多種技術的組合，這些技術允許稱爲基礎學習者（或有時稱爲弱學習者）的多個機器學習模型合併其預測，並在給定各自的輸入和輸出的情況下輸出單個最佳預測。集成學習旨在解決偏差和方差問題。通過組合許多模型，我們可以減少整體誤差，同時保留各個模型的複雜性。正如我們前面所看到的，每個模型誤差都有一定的下限，這與模型的複雜性有關。此外，由於初始條件，超

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