摘要：
概述 集成学习通过将多个学习器进行结合，常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能，对“弱学习器” 尤为明显。弱学习器常指泛化性能略优于随机猜测的学习器。 对于每个弱学习器而言，个体学习不能太坏，并且要有“多样性”，即学习器间具有差异。即集成个体应“好而不同”。 假设基分类器的错误率相互独立，则由Hoe 阅读全文
摘要：
#include using namespace std; int main() { int num_1,num_2,sum=0; cout > num_1; cin >> num_2; if (num_1 > num_2) { int a; a = num_1; num_1 = num_2; ... 阅读全文