Ensemble Learning
集成學習(ensemble [ɒnˈsɒmbl] learning)通過構建並結合多個學習器來完成任務，有時也被稱爲多分類器系統(multi-classifier system)。 根據基學習器的生成方式，目前的集成學習大體可以分成以下兩類： ①序列集成方法，其中參與訓練的基學習器按照順序生成。序列方法的原理是利用基礎學習器之間的強依賴關係，通過對之前訓練中錯誤標記的樣本賦值較高的權重，來提高整體
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