集成學習之隨機森林

1.個體與集成 集成學習通過構建並結合多個學習器來完成學習任務 下圖表示集成學習的一般結構：先學習一組"個體學習器"，再用某種策略把他們結合起來。 個體學習器通常由一個現有算法從訓練數據中產生。 個體學習器可以都是同一類型的，也可以是不同類型的學習器 集成學習通過對多個學習器進行組合，可以獲得比單一學習器顯著提高的泛化性能。對弱學習器尤爲明顯。 那麼集成學習如何獲得比單一分類器更好的性能呢？ 要想

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