模型融合 Blending 和 Stacking

轉載自https://tianle.me/2018/02/11/aggregate/ 構建並結合多個學習器來完成學習任務，我們把它稱爲模型融合或者集成學習。 不同的模型有各自的長處，具有差異性，而模型融合可以使得發揮出各個模型的優勢，讓這些相對較弱的模型（學習器）通過某種策略結合起來，達到比較強的模型（學習器）。 在進行模型融合之前，各個基學習器不能夠太差，即「準確性」，第二，它們之間要有區分度，

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