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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（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 - 维基百科，自由的百科全书 - zh. wikipedia. org
在 统计学 和 机器学习 中， 集成学习 （英语： 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。
- 集成学习：从理论到实践的全面解析 - 技术栈
集成学习（Ensemble Learning）是一种"集思广益"的机器学习思想。 它不追求单个模型的极致，而是通过组合多个"弱学习器"（Weak Learners），形成一个更强大的"强学习器"，从而提升整体预测的准确性与稳定性。
- 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。
- 【一文搞懂：什么是集成学习--原理+python代码】 - 腾讯云
集成学习通过多模型融合提升预测性能，包括投票策略（硬投票和软投票）、Bagging、Boosting（如AdaBoost和Gradient Boosting）及XGBoost等方法。 各策略通过不同机制增加模型多样性，减少过拟合，显著提高分类或回归任务的准确性。
- 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。
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