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集成学习是使用一系列学习器进行学习,并使用某种规则把各个学习结果进行整合从而获得比单个学习器更好的学习效果的一种机器学习方法。一般情况下,集成学习中的多个学习器都是同质的”弱学习器”。

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在统计学和机器学习中,集合方法使用多种学习算法来获得比单独从任何组成学习算法获得的更好的预测性能。与统计力学中的统计集合(通常是无限的)不同,机器学习集合仅由一组具体的有限替代模型组成,但通常允许在这些替代模型中存在更灵活的结构。

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