機器學習（周志華）讀書筆記---第8章 集成學習

8.1 個體與集成 集成學習通過構建並結合多個學習器來提升性能 弱學習：泛化性能略高於50%的分類器 強學習：由弱學習提升而來 集成的結果通過投票產生 集成個體應好而不同 在一定條件下，隨着集成分類器數目增加，集成的錯誤率將指數級下降，最終趨於0. 而學習器顯然不可能互相獨立。集成學習大致就可以分爲兩類： 存在強依賴關係，必須串行生成的序列化方法（boosting） 不存在強依賴關係，必須並行生成

>>阅读原文<<