分类： Machine Learning

集成学习(emsemble learning)-“好而不同”

介绍

集成学习通过构建并结合多个学习器来完成任务。一般先产生一组个体学习器（individual learner），再用一些策略把它们结合起来。个体学习器通常由一个现有的学习算法从训练数据中产生。

集成中若全是同种类型的个体学习器（如全是神经网络），则称为同质的（ homogeneous ）,否则称为异质的( heterogenous )。

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