第八章 集成學習

8.1 個體與集成 集成學習就是把多個學習器結合起來。一般這種結合比單一學習器泛化性能更優良。 不是說集成一定比單一的好，如果想獲得好的集成，個體學習器應「好而不同」。 假設基學習器的誤差獨立，則可推出集成的錯誤隨着分類器數目增大而指數級下降。（現實中不可能） 準確性和多樣性是矛盾的。 集成學習分類： 序列化方法：個體學習器強依賴關係，串行生成。Boosting 並行化方法：不存在強依賴，同時生成

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