集成學習（Ensemble Learning ）簡介
集成學習（Ensemble Learning） 一、問題提出 針對於下圖的分類問題（線性可分問題），可以利用簡單的線性分類器就可以獲得很好的分類效果。 但是如果數據的分佈不是線性可分的話，利用簡單的線性分類器就無法達到好的分類效果。 那麼針對上圖的問題，比較常用的方法就有支持向量機、集成學習等。下圖是利用集成學習方法，綜合多個線性分類器的示例圖。 二、基本概念 簡單的例子（來源於ML Wave 的
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