集成学习 

统计学机器学习中,集成学习(英語:Ensemble learning)方法使用多种学习算法来获得比单独使用任何单独的学习算法更好的预测性能。[1][2][3]不像统计力学中的系综通常是无限的,机器学习集合仅由一组具体的有限的可替代模型组成,但通常允许在这些可替代方案中存在更灵活的结构。

  1. ^ Opitz, D.; Maclin, R. Popular ensemble methods: An empirical study. Journal of Artificial Intelligence Research. 1999, 11: 169–198. doi:10.1613/jair.614. 
  2. ^ Polikar, R. Ensemble based systems in decision making. IEEE Circuits and Systems Magazine. 2006, 6 (3): 21–45. doi:10.1109/MCAS.2006.1688199. 
  3. ^ Rokach, L. Ensemble-based classifiers. Artificial Intelligence Review. 2010, 33 (1-2): 1–39. doi:10.1007/s10462-009-9124-7. 



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