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- 集成学习（Ensemble Learning）简单入门 - CSDN博客
本文介绍了集成学习的基本概念，包括Boosting和Bagging两种经典方法。 详细解释了AdaBoost、GBDT、XGBoost及LightGBM等Boosting算法，并探讨了Bagging算法及随机森林的应用。
- 集成学习 - 菜鸟教程
在机器学习领域，集成学习（Ensemble Learning）是一种通过结合多个模型的预测结果来提高整体性能的技术。 集成学习的核心思想是"三个臭皮匠，顶个诸葛亮"，即通过多个弱学习器的组合，可以构建一个强学习器。
- 集成学习方法详解：理论与实践 - 知乎
集成学习 (Ensemble Learning)是机器学习中的一个重要分支，它通过构建并组合多个学习器来完成学习任务，有效地提高了学习系统的泛化能力。
- 什么是集成学习？一文看懂 | AI工具集
在当前机器学习面临复杂任务与高泛化要求的背景下，集成学习（Ensemble Learning）作为通过构建、组合多个基学习器突破单一模型性能瓶颈的先进范式，凭借扎实的理论基础与卓越的实践效能，已成为提升模型鲁棒性与预测准确性的核心手段。
- 集成学习 - 维基百科，自由的百科全书
在 统计学 和 机器学习 中， 集成学习 （英語： Ensemble learning）方法通过组合多种学习算法来获得比单独使用任何一种算法更好的 预测 性能。
- 什么是集成学习？| IBM
集成学习是一种 机器学习 技术，它将两个或多个学习器（例如 回归 模型、 神经网络）来生成更好的预测。 换句话说，集成模型将多个单独的模型组合在一起，以产生比单独使用单个模型更准确的预测。
- 集成学习（Ensemble Learning) - 知乎
集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。
- 集成学习详解 - CSDN博客
集成学习（Ensemble Learning）是一种经典的机器学习范式，它的核心思想是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”，即通过结合多个单模型（通常叫做“弱学习器”或“基学习器”）的决策来弥补单个模型的不足，从而得到一个更加强大和准确的学习系统。
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