整合學習：把大大小小的多種演算法融合在一起，共同協作來解決乙個問題。這些演算法可以是不同的演算法，也可以是相同的演算法。
分類：依據整合思想的架構分為 bagging ,boosting, stacking三種。
分別總結一下：
bagging：從訓練集從進行子抽樣組成每個基模型所需要的子訓練集，對所有基模型**的結果進行綜合產生最終的**結果。
boosting：訓練過程為階梯狀，基模型按次序一一進行訓練（實現上可以做到並行），基模型的訓練集按照某種策略每次都進行一定的轉化。(根據前乙個子訓練集調整後乙個子訓練集的輸出？)對所有基模型**的結果進行線性綜合產生最終的**結果：
stacking：將訓練好的所有基模型對訓練基進行**，第j個基模型對第i個訓練樣本的**值將作為新的訓練集中第i個樣本的第j個特徵值，最後基於新的訓練集進行訓練(綠色線的部分)
。同理，**的過程也要先經過所有基模型的**形成新的測試集(紅色線的部分)，最後再對測試集進行**：
第j個基模型對第i個訓練樣本的**值將作為新的訓練集中第i個樣本的第j個特徵值......
若有n個基模型，則某樣本第1-n個特徵值都是基模型們的**值，原先的特徵值是往後移的咯？？
總之，就是用基模型形成新的訓練集和新的測試集，然後再用新訓練出的模型進行**的意思。
知識點整理
一 標準庫容器和演算法 1.順序容器 與前面類似 2.關聯容器 map和multimap 元素包含key 鍵 和值 value 兩部分 按照鍵對元素排序 map不允許重複元素出現，但multimap可以 set和multliset 是包含已排序物件的關聯容器 只是單純的鍵的集合 set不允許重複鍵出...
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