集成學習 基本思想：如果單個分類器表現的很好，那么為什么不適用多個分類器呢？ 通過集成學習可以提高整體的泛化能力，但是這種提高是有條件的： （1）分類器之間應該有差異性； （2）每個分類器的精度必須大於0.5； 如果使用的分類器沒有差異，那么集成起來的分類 ...

http://blog.csdn.net/willduan1/article/details/73618677 集成學習主要分為 bagging， boosting 和 stacking方法。本文主要是介紹stacking方法及其應用。但是在總結之前還是先回顧一下繼承學習。 這部分主要轉自知 ...

1、集成學習概述 1.1 集成學習概述 集成學習在機器學習算法中具有較高的准去率，不足之處就是模型的訓練過程可能比較復雜，效率不是很高。目前接觸較多的集成學習主要有2種：基於Boosting的和基於Bagging，前者的代表算法有Adaboost、GBDT、XGBOOST、后者的代表算法主要 ...

概述　　 　　持續集成（Continuous Integration，簡稱CI）是一種軟件開發實踐，團隊開發人員每次都通過自動化的構建（編譯、發布、自動化測試）來驗證，從而盡早的發現集成錯誤。持續集成最大的優點是避免了傳統模式在集成階段的除蟲會議（bug meeting），其要素包括統一的代碼庫 ...

1、集成學習概述 　　集成學習算法可以說是現在最火爆的機器學習算法，參加過Kaggle比賽的同學應該都領略過集成算法的強大。集成算法本身不是一個單獨的機器學習算法，而是通過將基於其他的機器學習算法構建多個學習器並集成到一起。集成算法可以分為同質集成和異質集成，同質集成是值集成算法中的個體學習器 ...

　　集成學習（Ensemble learning）是使用一系列學習器進行學習，並使用某種規則把各個學習結果進行整合，從而獲得比單個學習器顯著優越的泛化性能。它不是一種單獨的機器學習算法啊，而更像是一種優化策略。因為單個機器學習模型所能解決的問題有限，泛化能力差，但是通過構建組合多個學習器來完成 ...

雖然考察范圍差不多是整本書，但我們學校只講到了第九章十章的樣子，先整理這部分，剩下的部分再看。 當然光這些東西也好難。。。 第一章 模擬電路設計緒論 一些基礎知識，首先是模擬電路的重 ...

8.1、集成學習 　　集成學習（ensemble learning）通過結合不同的學習算法來解決實際任務，有時也被稱為多分類器系統（multi-classifier system）、基於委員會的學習（committee-based learning）。 　　如下圖 ...