【機器學習】集成學習(一)----基本思想和方法

集成學習可謂是機器學習中的大殺器，諸如GBDT(梯度提升樹)，RF(隨機森林)這些算法都是用到了集成學習的思想。這一篇主要就是複習一下Boosting，Bagging和Stacking這三種方法和常用的結合策略。 集成學習(Ensemble Learning) 也被稱爲多分類器系統(multi-classifier system)、基於委員會的學習(committee-based learning

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