- ensemble learning 集成学习
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定义：集成学习是一种机器学习的示例；多个学习者在学习解决同一个问题，多个学习模型的效果肯定优于一个学习模型。
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- 集成学习的常见类型
- Bagging（Random Forest）：构造若干个独立的模型，然后去所有模型预测值的平均值
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Boosting（Gradient boosting， adaboosting）：时序构造模型，每一个继任模型都需要减少之前模型的偏移量。即将若干个弱模型合成，产生一个强有力的集成模型。
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- Bagging
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思想： 训练集分成若干个子集，针对若干个子集并行进行模型训练，对预测值平均化。
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- Boosting
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思想：若干个弱模型组成一个强模型，每个模型都依赖于前个模型。
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- Bagging和Boosting区别
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三张图
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- AdaBoost
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定义： 是一种调整式Boosting方法。
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