模型融合：bagging、Boosting、Blending、Stacking

Ensemble Generation Ensemble Learning 是指將多個不同的 Base Model 組合成一個 Ensemble Model 的方法。它可以同時降低最終模型的 Bias 和 Variance（證明可以參考這篇論文，我最近在研究類似的理論，可能之後會寫新文章詳述)，從而在提高分數的同時又降低 Overfitting 的風險。在現在的 Kaggle 比賽中不用 Ense

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