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1. 基本概念

1.1. 定义

通过构建并结合多个个体学习器来完成学习任务,获得比单一学习器显著优越的泛化性能。

1.2. 分类

名称 个体学习器 例子
同质集成 基学习器 Boosting、Bagging
异质集成 组件学习器 Stacking

1.3. 研究的核心

个体学习器的“准确性”和“多样性”本身就存在冲突,如何产生并结合“好而不同”的个体学习器。

1.4. 多样性

1.4.1. 评价“多样性”

评价指标 公式 反映的信息 值域

不合度量

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