集成学习 基本思想：如果单个分类器表现的很好，那么为什么不适用多个分类器呢？ 通过集成学习可以提高整体的泛化能力，但是这种提高是有条件的： （1）分类器之间应该有差异性； （2）每个分类器的精度必须大于0.5； 如果使用的分类器没有差异，那么集成起来的分类 ...

http://blog.csdn.net/willduan1/article/details/73618677 集成学习主要分为 bagging， boosting 和 stacking方法。本文主要是介绍stacking方法及其应用。但是在总结之前还是先回顾一下继承学习。 这部分主要转自知 ...

1、集成学习概述 1.1 集成学习概述 集成学习在机器学习算法中具有较高的准去率，不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂，效率不是很高。目前接触较多的集成学习主要有2种：基于Boosting的和基于Bagging，前者的代表算法有Adaboost、GBDT、XGBOOST、后者的代表算法主要 ...

概述　　 　　持续集成（Continuous Integration，简称CI）是一种软件开发实践，团队开发人员每次都通过自动化的构建（编译、发布、自动化测试）来验证，从而尽早的发现集成错误。持续集成最大的优点是避免了传统模式在集成阶段的除虫会议（bug meeting），其要素包括统一的代码库 ...

1、集成学习概述 　　集成学习算法可以说是现在最火爆的机器学习算法，参加过Kaggle比赛的同学应该都领略过集成算法的强大。集成算法本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过将基于其他的机器学习算法构建多个学习器并集成到一起。集成算法可以分为同质集成和异质集成，同质集成是值集成算法中的个体学习器 ...

　　集成学习（Ensemble learning）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，从而获得比单个学习器显著优越的泛化性能。它不是一种单独的机器学习算法啊，而更像是一种优化策略。因为单个机器学习模型所能解决的问题有限，泛化能力差，但是通过构建组合多个学习器来完成 ...

虽然考察范围差不多是整本书，但我们学校只讲到了第九章十章的样子，先整理这部分，剩下的部分再看。 当然光这些东西也好难。。。 第一章 模拟电路设计绪论 一些基础知识，首先是模拟电路的重 ...

8.1、集成学习 　　集成学习（ensemble learning）通过结合不同的学习算法来解决实际任务，有时也被称为多分类器系统（multi-classifier system）、基于委员会的学习（committee-based learning）。 　　如下图 ...