機器學習之集成學習Ensemble

 集成算法： 將多個分類器集成起來而形成的新的分類算法。這類算法又稱元算法(meta-algorithm)。最常見的集成思想有兩種bagging和boosting。 集成思想 : boosting：重賦權（re-weighting） --基於錯誤提升分類器性能，通過集中關注被已有分類器分類錯誤的樣本，構建新分類器並集成。 boosting的思想是 : 訓練集(其中各個元素)的權重是根據學習器的表現

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