集成學習(ensemble learning)基本原理
Baggingbootstrap aggregating自舉匯聚法1 Boosting 對於機器學習的一系列的算法，每個都有不同的適用範圍，有處理線性可分問題的，有處理線性不可分問題，泛化性普遍不強。 集成學習方法是指組合多個模型，以獲得更好的效果，使集成的模型具有更強的泛化能力。使用集成方法時會有多種形式：可以是不同算法的集成，也可以是同一算法在不同設置下的集成，還可以是數據集不同部分分配給不同
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