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集成学习模型使用一系列弱学习器(也称为基础模型或基模型)进行学习,并将各个弱学习器的结果进行整合,从而获得比单个学习器更好的学习效果。
集成学习模型的常见算法有Bagging算法和Boosting算法两种。
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