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常用的集成学习方法-朝闻道
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集成学习是构建一组基学习器，并将它们综合作为最终的模型，在很多集成学习模型中，对基学习器的要求很低，集成学习适用于机器学习的几乎所有的领域：1、回归2、分类3、推荐4、排序集成学习有效的原因多样的基学习器可以在不同的模型中取长补短每个基学习器都犯不同的错误，综合起来犯错的可能性不大但是想同的多个基学习器不会带来任何提升集成学习示例：例如在上图中每个线性模型都不能成功将该数据集分类但是三个线性模型的
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