2018/11/23
按照我現在的想法，整合學習就是將很多個可能不夠準確的分類器組合在一起，讓他們彷彿產生化學反映一樣，得到乙個效果更好的分類器。
（而且， 這部分的內容我應該已經看過兩遍了。）
今天就抽一下午的時間，把這部分知識給好好學習一下。
學習的內容：書籍《data mining: practical machine learning tools and techniques》，第八章。在學習之前，思考的幾個問題：
1）多個分類器是怎麼組合在一起的，他們的分別結果就是簡單按照投票的形式來輸出得嗎？還是說有一定的技巧；
2）多個分類器需要有什麼限制嗎，是不是任意的幾個方法都可以；
3）有多少種整合學習的方法，整合學習的缺點；
4）產生的多個分類器，他們的訓練集之間的關係是什麼，後續還用交叉驗證嗎？
2018/11/24
雖然看的時間挺久了，但是內容頗多，我也越發感覺這部分的內容不容易吸收；看完之後，腦子裡什麼都沒有留下。
這部分我先不看了，後續再繼續進行學習。
2018/11/27
第二次閱讀，有些許理解，但整體還是很疑惑，看到了8.3節。
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