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集成学习（ensemble learning）应如何入门？ - 知乎
目前，有三种常见的集成学习框架：bagging，boosting和stacking。国内，南京大学的周志华教授对集成学习有很深入的研究，其在09年发表的一篇概述性论文《Ensemble Learning》对这三种集成学习框架有了明确的定义，概括如下：
如何ensemble多个神经网络？ - 知乎
Nematus 的论文里面说： Nematus provides support for applying single models, as well as using multiple models in an ensemble – the latter is possible even if the model architectures differ, as long as the output vocabulary is the same
如何理解ensemble representation？和ensemble learning有关？ - 知乎
ensemble是如何提升test accuracy的？ Ensemble之所以有效，是因为每个独立的神经网络在初始化时会随机选择 v1 或 v2，有50%的概率选择其中之一。因此，只要我们集成多个独立训练的模型，很可能它们的集成将选择包含两个特征 {v1, v2} 和 {v3, v4}。
在ensemble plants中如何找到某个基因在植物不同位置的转录表达量？ - 知乎
步骤3：查看交互式表达图谱页面会显示组织特异性表达热图或柱状图（例如根、叶、花等部位的表达量）。鼠标悬停（Hover）在图表中的不同组织区域：部分数据集支持悬停显示 TPM FPKM值（表达量单位）。部分图表会联动显示具体实验条件或样本信息。
ensemble上面下载序列，dna sm和dna rm以及和普通的dna有什么区别？ - 知乎
ensemble上面下载序列，dna sm和dna rm以及和普通的dna有什么区别？ [图片] 题主算是跨专业小白了，大佬轻喷显示全部关注者 5
微正则系综和巨正则系综中“微”和“巨”分别有什么含义？ - 知乎
而微正则系综（microcanonical ensemble）中的系统体积V、粒子数N和能量E都确定，相当于是正则系综的一个子集；相应地，巨正则系综（grand canonical ensemble）中的系统仅有体积V确定，粒子数和能量都不确定，所以正则系综相当于其子集。
有哪些object detection ensemble的方法? - 知乎
有哪些object detection ensemble的方法? He Kaiming在论文Deep Residual Learning for Image Recognition 中描述道,在faster rcnn… 显示全部关注者 24
为什么我集成后的模型比单个模型准确率低？ - 知乎
首先得看你用的哪一类集成模型，因为集成学习（ensemble learning）还是包括了stacking, bagging和Boosting三种，根据你的问题猜测应该最有可能是你使用了stacking去堆叠了不同模型的结果：