集成學習基本原理：Adaboost，Bagging和Stacking
集成學習的基本原理是，訓練多個「個體學習器」或者叫基分類器，基學習器。然後用某種策略將它們結合起來，最後可以產生比單一學習器優越得多的性能。 集成學習的基本原理是什麼呢？假設對於每個基分類器，錯誤率有： P(hi(x)≠f(x))=ϵ 並且 假設分類器之間之互相獨立的，那麼最終的錯誤率爲： P(H(x)≠f(x))≤exp(−12T(1−2ϵ)2) 可以看到當錯誤率 ϵ>0.5 隨着個體分類器數目
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