集成学习是一种机器学习方法，但是他不是某种特定的机器学习算法，而是由多个机器学习算法合并在一起形成的算法，就是所谓的“博采众长”。
图示
集成学习有两个主要的问题需要解决，第一是如何得到若干个个体学习器，第二是如何选择一种结合策略，将这些个体学习器集合成一个强学习器。
最近一直在做多模态，思考多模态融合的过程和集成学习的定义的区别，后来经过实验室师兄的指点，才明白原来多模态很多时候不是在融合最终结果，而是融合中间过程，这里的结果指的是最终的预测结果，而集成学习指的是每个个体学习器已经得到了预测的结果，然后通过某种策略进行结合，从而确定最终选择哪个预测结果。如果在多模态融合中，存在每个模态在没融合之前就已经得到了预测结果，然后通过某种策略把每个预测结果进行了选择，那么这种融合方式就是集成学习。其实就是之前师兄说的是前中后的意思，如果在融合之前已经得到了预测结果，只不过是在多种模态的结果之前进行选择，那么这就是前期，但是关于中后期还是不明白。
参考：
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《使用sklearn进行集成学习——理论》 《使用sklearn进行集成学习——实践》
本文标题：集成学习
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