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模式识别基础：分类器设计_（14）.集成学习与Boosting技术.docx

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    集成学习与Boosting技术

    在模式识别领域，集成学习（EnsembleLearning）是一种通过组合多个基本分类器来提高分类性能的方法。Boosting技术是集成学习的一种重要形式，通过迭代地训练一系列弱分类器，并将它们组合成一个强分类器来提升整体性能。本节将详细介绍集成学习的基本原理，Boosting技术的几种主要算法，并通过具体的代码示例来展示如何在实际中应用这些技术。

    1.集成学习的基本原理

    集成学习的核心思想是通过组合多个基本分类器（通常称为基分类器或弱分类器）来提高分类器的性能。这些基分类器可以是同一种类型（如多个决策树），也可以是不

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