机构名称：
¥ 2.0
在训练阶段。可以通过在引导数据集中进行许多弱学习者来提高模型的性能。包装的一个例子是随机森林算法。合奏方法的类型•投票•行李（减少方差）•提升（减少偏见）•堆叠（改进的预测）结合了多个学习者： - 尽管不同的学习算法通常是成功的，但没有一个算法总是最准确的。现在，我们将讨论由相互补充的多个学习者组成的模型，以便通过将它们结合起来，我们获得了更高的准确性。模型组合方案： - 也有不同的方式组合多个基础学习者以生成最终输出多Expert组合： - 多Expert组合方法具有并行起作用的基础学习者。这些方法依次可以分为两者：在全局方法中，也称为学习者融合，给定输入，所有基础学习者都会生成
1单元3结合多个学习者
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