機器學習：集成學習（ensemble learning）（一）——原理概述
集成學習（ensemble learning） 集成學習經過構建多個個體學習器，而後再用某種策略將他們結合起來，產生一個有較好效果的強學習器來完成任務。基本原理以下圖所示。這裏主要有三個關鍵點：個體學習器的同質異質、個體學習器的生成方式、結合策略。html 同質異質。首先須要明確的是個體學習器至少不差於弱學習器。弱學習器常指泛化性能略優於隨機猜想的學習器，例如二分類問題中精度略高於50%的分類器。
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