機器學習日常17：Bagging，Boosting（包括Adaboost，gradient boosting）簡單小結
集成學習通過構建並結合多個學習器來完成學習任務。通俗來講就是用多個分類器或者線性模型來結合成一個黑盒子，這個黑盒子要比單一學習器有更顯著優越的性能（比如精度，泛化性能）。 在這裏引用西瓜書中的描述： 根據個體學習器的生成方式，目前集成學習方法大致分成兩大類，1，個體學習器間存在強依賴關係，必須用串行生成的序列化方法，這裏指用Boosting 2，個體學習器間不存在強依賴關係，可同時生成的並行化
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