机器学习入门必读：6种简单实用算法及学习曲线、思维导图( 六 )
所谓集成学习就是使用一系列学习器进行学习 ， 并使用某种规则把各个学习结果进行整合 ， 从而获得比使用单个学习器更好的学习效果的一种机器学习方法 。 一般情况下 ， 集成学习中的多个学习器都是同质的“弱学习器” 。
集成学习的主要思路是先通过一定的规则生成多个学习器 ， 再采用某种集成策略进行组合 ， 然后综合判断输出最终结果 。
一般而言 ， 通常所说的集成学习中的多个学习器都是同质的“弱学习器” 。 基于该“弱学习器” ， 通过样本集扰动、输入特征扰动、输出表示扰动、算法参数扰动等方式生成多个学习器 ， 进行集成后获得一个精度较好的“强学习器” 。
最著名的集成算法就是Boosting类算法 ， 包括AdaBoosting等常用算法 。 这类算法需要同时训练多个模式 ， 基本思路就是根据训练时的正确率和错误率调整不同学习器的权重 ， 最终预测时使用带权重的投票法产生最终结果 。
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