集成算法（Emseble Learning） 是构建多个学习器，然后通过一定策略结合把它们来完成学习任务的，常常可以获得比单一学习显著优越的学习器。用于减少方差的bagging用于减少偏差的boosting代表：随机森林：取弱分类器的结果取平均。代表：GradientBoosting、AdaBoost、LogitBoost。思想：增加前一个基学习器在训练过程中预测错误样本的权重，使得后续基学习器更

集成算法（Emseble Learning） 是构建多个学习器，然后通过一定策略结合把它们来完成学习任务的，常常可以获得比单一学习显著优越的学习器。用于减少方差的bagging用于减少偏差的boosting代表：随机森林：取弱分类器的结果取平均。代表：GradientBoosting、AdaBoost、LogitBoost。思想：增加前一个基学习器在训练过程中预测错误样本的权重，使得后续基学习器更