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分类和回归/组合树/readme.md

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+# 集成学习
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+  集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统。集成学习通过将多个学习器进行结合，常可获得比单一学习器显著优越的泛化能力。
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+  根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致可以分为两大类。即个体学习器之间存在强依赖性，必须串行生成的序列化方法以及个体学习器之间不存在强依赖性，可同时生成的并行化方法。
+前者的代表是`Boosting`，后者的代表是`Bagging`和随机森林。后面的随机森林章节会详细介绍`Bagging`和随机森林；梯度提升树章节会详细介绍`Boosting`和梯度提升树。