集成學習——總結

1，繼承學習概述 對於訓練集數據，通過訓練若干個個體學習器，通過一定的結合策略，就可以最終形成一個強學習器。 2，集成學習之個體學習 種類： 同質的：強依賴性：（boosting）弱依賴性：（bagging，隨機森林） 異質的：多個不同的學習器 3，集成學習之boosting（強依賴性） Boosting算法的工作機制是首先從訓練集用初始權重訓練出一個弱學習器1，根據弱學習的學習誤差率表現來更新訓

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