集成學(xué)習(xí)算法是什么？如何理解集成學(xué)習(xí)？

什么是集成學(xué)習(xí)？

集成學(xué)習(xí)通過建立幾個(gè)模型來解決單一預(yù)測問題。它的工作原理是生成多個(gè)分類器/模型，各自獨(dú)立地學(xué)習(xí)和作出預(yù)測。這些預(yù)測最后結(jié)合成組合預(yù)測，因此優(yōu)于任何一個(gè)單分類的做出預(yù)測。

機(jī)器學(xué)習(xí)的兩個(gè)核心任務(wù)

任務(wù)一：如何優(yōu)化訓(xùn)練數(shù)據(jù) —> 主要用于解決欠擬合問題

任務(wù)二：如何提升泛化性能 —> 主要用于解決過擬合問題

集成學(xué)習(xí)中boosting和Bagging

只要單分類器的表現(xiàn)不太差，集成學(xué)習(xí)的結(jié)果總是要好于單分類器的

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