J_Anson
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集成算法概述

        集成算法的基本思想：训练时用多种分类器一起完成同一份任务。

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        测试时对待测试样本分别通过不同的分类器，汇总最后的结果。投票方式，可分为软投票和硬投票。

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        集成算法一般有三种，分别是Bagging模型、Boosting模型和Stacking模型。

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        Bagging模型：并行的训练一堆分类器（类似电路并联），典型代表是随机森林算法。

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        随机森林的多样性，即构建的树模型之间存在一定差异。

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        Boosting模型：提升算法（类似电路串联）

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        Stacking模型：堆联

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