2020-08-21
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集成学习分类
集成学习： 集成学习（ensemble learning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。
如何产生“好而不同”的个体学习器，是集成学习研究的核心。
根据个体学习器的生成方式，可以将集成学习方法大致分为两大类：
1、个体学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法
比如 boosting 族算法，代表性的有 Adaboost 算法， GBDT， XGB
2、个体学习器之间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法
比如 bagging 和“随机森林”
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