Philosophy:
通过在不同数据子集的学习，得到简单的规则，让后通过合并简单规则，生成最终的规则。
集成学习为什么要在数据子集而不是大数据上学习？
只有在数据子集上才能学到简单的规则，而在大数据上则不能。
如何挑选数据子集？
均匀采样。
如何集成？
例如：求Mean；
解释 Bagging
Bagging (也叫 bootstrap aggregation)是集成学习的特殊版本，也就是mean的思想，先采集不同的数据子集，然后在各个子集上
学习弱分类器，求多个弱分类器的平均预测值。一般不建议在高bias的baseline模型上使用bagging.
解释 Boosting
不再均匀地选择训练数据，而是通过考虑数据的分布D，选择“困难”的数据（类比我们人类学习的时候，主要精力学不会的知识，已经学会的知识就花更少的精力。）Voting过程也不是简单地平均，而是通过某种标准进行weighted mean
什么是weak learner?
只要比随机猜测好，就是weak learner.
请解释什么是Adaboost？
Adaboost是采用boosting思想的一种具体的算法。其特色是一种线性加权模型。如下图：每个弱分类器对数据集中有各自的样本权重，最终几个弱分类器按照“某一系数”进行线性加权，形成最后的非线性决策平面。这个过程其实有两种加权：1.样本权重； 2.分类器权重。
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Adaboost算法中最终集成公式中的alpha系数的公式中为什么采用ln自然对数？
我也没搞懂，这里只是沿用书本中的公式，需要进一步查阅paper进行相关理论的学习。
