參考原文
如同人無完人，機器學習中要學習乙個泛化能力完美（適用於各類資料）的模型是相當困難的，甚至是不可能的，我們只能得到有某種偏好的模型（對某些型別的資料集的泛化能力強）。整合學習的基本思想就是組合弱分類器來實現乙個強分類器，不同的整合方法在具體實現上各有不同，主要體現在：資料集的採集、弱分類器的訓練次序、模型的組合方式上，下面將作乙個具體的介紹
整合學習將不同的機器學習幾乎通過組合的方式，得到乙個效果更好的模型，以達到減少方差（bagging）、偏差（boosting）或改進**（stacking）的效果。
整合方法一種分類方法如下：
總結：
典型演算法
boost的兩個核心問題：
stacking是指先用bagging的方法得到多個弱分類器，然後用各個弱分類器的結果作為出入，訓練乙個強分類器，理論上，stacking可以表前兩種整合方法（bagging、boosting），只需要採用合適的模型組合策略即可，實際中，常用的是logistic回歸作為組合策略。
流程圖如下：
原圖
bagging + dt：隨機森林
adaboost + dt：提公升樹
gradient boosting + dt：gbdt
機器學習 整合學習
1.理解什麼是整合學習 所謂 整合 是指同時構建多個學習器，這裡的學習器主要針對弱學習器。2.弱學習器主要是指泛化能力略優於隨機猜測的學習器，弱的相結合會得到更好的泛化能力。三個臭皮匠嘛！3那麼這些弱的摻雜起來為什麼會得到好的呢？主要思想就是投票法。所以呀我們要得到好的整合效果，必須要求個體學習器要...
機器學習 整合學習
一。概括 整合學習 ensemble learning 本身不是乙個單獨的機器學習演算法，而是通過構建並結合多個機器學習器來完成學習任務。可以用於分類問題整合 回歸問題整合 特徵選取整合 異常點檢測整合等等，可以說所有的機器學習領域都可以看到整合學習的身影。整合學習思想 對於訓練集資料，通過訓練若干...
機器學習 整合學習
1.1 整合學習概述 整合學習在機器學習演算法中具有較高的准去率，不足之處就是模型的訓練過程可能比較複雜，效率不是很高。目前接觸較多的整合學習主要有2種 基於boosting的和基於bagging，前者的代表演算法有adaboost gbdt xgboost 後者的代表演算法主要是隨機森林。1.2 ...