摘要： 最近在看一些集成学习方面的知识，其中南京大学的周志华教授写的几篇关于集成学习综述性的文章还不错。看了下对集成学习有了一个初步的了解，如下： 集成学习是机器学习中一个非常重要且热门的分支，是用多个弱分类器构成一个强分类器，其哲学思想是“三个臭皮匠赛过诸葛亮”。一般的弱分类器可以由决策树，神经网络，贝叶斯分类器，K-近邻等构成。已经有学者理论上证明了集成学习的思想是可以提高分类器的性能的，比如说统计上的原因，计算上的原因以及表示上的原因。一、集成学习中主要的3个算法为：boosting,bagging,stacking. 其中boosting的弱分类器形成是同一种机器学习算法，只是其数据抽取时的. 阅读全文