摘要： [TOC] 引言 集成学习, 在机器学习中是一个非常重要的思想: 把多个弱分类器精巧地组合在一起,成为一个很强大的学习器. 集成学习也因此一直处在风口浪边. 集成学习主要分为bagging 及boosting, 二者分别(主要)解决偏倚 方差分解中的方差与偏倚. 目前, 一般会认为boosting的 阅读全文