【Abee】吃掉西瓜——西瓜书学习笔记（七）

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集成学习（ensemble learning）

【内容包含 第八章】

个体与集成

集成学习一般是多个个体学习器以某种策略结合起来，其中的个体学习器可以是同质（homogeneous）的，成为“基学习算法”，也可以是异质（heterogenous）的，个体学习器成为组件学习器（component learner）。

目前的集成学习主要分两类：

          1.串行进行的序列化方法，比如Boosting

          2.同时进行的并行化方法，比如随机森林（Random Forest）

Boosting

基本思想：先训练出一个基学习器，再根据验证结果对训练样本分布做调整，再训练下一个基学习器，最终训练出T个基学习器，然后将T个基学习器加权结合。

AdaBoost

加性模型（additive model），基学习器的线性组合