機器學習算法之集成學習之模型融合

機器學習算法之集成學習之模型融合 前言：集成學習（Ensemble Learning），廣泛用於分類和迴歸任務。它最初的思想很簡單：使用一些（不同的）方法改變原始訓練樣本的分佈，從而構建多個不同的分類器，並將這些分類器線性組合得到一個更強大的分類器，來做最後的決策。也就是常說的「三個臭皮匠頂個諸葛亮」的想法。 ​ 集成學習的理論基礎來自於Kearns和Valiant提出的基於PAC（probabl

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