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摘要： 定义 集成学习是一种机器学习范式，其中多个学习器被训练来解决相同的问题。 这与试图从训练数据中学习一个假设的普通机器学习方法相反，集成方法尝试构造一组假设并将它们结合使用。 一个集合包含一些通常被称为基础学习器的学习器。 一个集合的泛化能力通常比单个基础学习器的泛化能力强得多。 实际上，集成学习具有 阅读全文