集成方法（Ensemble Method)—總括
A、集成學習概述 集成學習在機器學習算法中具有較高的準去率，不足之處是模型的訓練過程可能較爲複雜，效率不是很高。 基於Boosting（提升方法） Adaboost（Adaptive Boosting 自適應增強） GBDT（Gradient Boost Decision Tree 梯度提升決策樹） XGBooST（eXtreme Gradient Boosting 極端梯度提升 ） 基於Bagg
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