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探秘集成学习：机器学习算法的深度解析与实践.docx

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    探秘集成学习：机器学习算法的深度解析与实践

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在机器学习领域，随着数据规模和复杂性的不断增长，如何提升模型的性能和稳定性成为了关键问题。集成学习作为一种强大的机器学习范式，通过组合多个学习器来进行决策，在众多领域取得了显著的成果。其核心思想是“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，即多个模型的合作能够产生比任何一个单一模型更强大的预测能力。

    从理论层面来看，集成学习的起源可以追溯到Valiant提出的概率近似正确（PAC）学习模型，该模型为集成学习提供了重要的理论框架，强调通过组合多个弱分类器可以获得一个强分类器。而Schapire的弱学习器和强学习器等价定理

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