機器學習 之 Boosting

集成學習是通過訓練弱幹個弱學習器，並通過一定的結合策略，從而形成一個強學習器。有時也被稱爲多分類器系統（multi-classifier system）、基於委員會的學習（committee-based learning）等。 同質（homogeneous）的，即集成中僅包含同種類型的一個體學習器，像「決策樹集成」中就僅包含決策樹，「神經網絡集成」中就全是神經網絡。同質集成中的個體學習器又稱爲基學

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