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- 集成学习（Ensemble Learning）简单入门 - CSDN博客
本文介绍了集成学习的基本概念，包括Boosting和Bagging两种经典方法。 详细解释了AdaBoost、GBDT、XGBoost及LightGBM等Boosting算法，并探讨了Bagging算法及随机森林的应用。
- 集成学习 - 菜鸟教程
在机器学习领域，集成学习（Ensemble Learning）是一种通过结合多个模型的预测结果来提高整体性能的技术。 集成学习的核心思想是"三个臭皮匠，顶个诸葛亮"，即通过多个弱学习器的组合，可以构建一个强学习器。
- 集成学习（Ensemble Learning) - 知乎
集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。
- 集成学习 - 维基百科，自由的百科全书
集成学习本身是一种监督学习算法，因为它可以被训练然后用于进行预测。因此，训练后的集成模型代表了一个假设，但这个假设不一定被包含在构建它的模型的假设空间内。因此，可以证明集成学习在它们可以表示的功能方面具有更大的灵活性。理论上，这种灵活性使他们能够比单一模型更多地
- 什么是集成学习？| IBM
集成学习是一种 机器学习 技术，它将两个或多个学习器（例如 回归 模型、 神经网络）来生成更好的预测。 换句话说，集成模型将多个单独的模型组合在一起，以产生比单独使用单个模型更准确的预测。
- 集成学习方法详解：理论与实践 - 知乎
集成学习 (Ensemble Learning)是机器学习中的一个重要分支，它通过构建并组合多个学习器来完成学习任务，有效地提高了学习系统的泛化能力。
- 【机器学习】迅速了解什么是集成学习-腾讯云开发者社区-腾讯云
集成学习（ensemble learning）指的是将多个学习器进行有效地结合，组建一个“学习器委员会”，其中每个学习器担任委员会成员并行使投票表决权，使得委员会最后的决定更加有效，即泛化性能要能优于其中任何一个学习器。
- 第8章 集成学习 - CSDN博客
8 1 集成学习 基础知识 8 1 1 集成学习的概念 集成学习将多个性能一般的普通模型进行有效集成，形成一个性能优良的集成模型，通常将这种性能一般的普通模型称为 个体学习器。 如果所有个体学习器都属于同类模型，则称由这些个体学习器产生的集成模型为 同质 集成模型，并称这些属于同类模型
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