集成学习1.1定义所谓集成学习（ensemble learning），是指通过构建多个弱学习器，然后结合为一个强学习器来完成分类任务。并相较于弱分类器而言，进一步提升结果的准确率。严格来说，集成学习并不算是一种分类器，而是一种学习器结合的方法。下图显示了集成学习的整个流程：首次按产生一组“个体学习器”，这些个体学习器可以是同质的（homogeneous）（例如

Python下大多数工具包的安装都很简单，只需要执行 “python setup.py install”命令即可。然而，由于SciPy和numpy这两个科学计算包的依赖关系较多，安装过程较为复杂。网上教程较为混乱，而且照着做基本都不能用。在仔细研读各个包里的README和INSTALL之后，终于安装成功。现记录如下。系统环境：OS：RedHat5Python版本：Python2.7.3