整合學習介紹1—簡介
整合學習通過將多個學習器進行結合，常可獲得比單一學習器顯著優越的泛化效能。
用一個簡單的例子來進行說明：在一個二分類任務重，假設三個分類器在三個測試樣本上的表現如下圖所示。假設整合學習的結果通過三個個體學習器用投票發（voting）產生，即“少數服從多數”，那麼當三個個體學習器分別對三個測試例有不同的判別優勢時，整合的效果也會不一樣。
目前整合學習的方法大致可以分成兩大類：
1.個體學習器存在強依賴關係，必須序列生成的序列化方法（Boosting）
2.個體學習器不存在強依賴關係，可同時生成的並行化方法（Bagging和隨機森林）
接下來打算用兩章來分別介紹下Boosting和隨機森林演算法。
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