三个臭皮匠，赛过诸葛亮：集成学习

集成学习使用多个个体学习器来获得比每个单独学习器更好地预测性能，包括序列化方法和并行化方法两类；
多样性要求集成学习中的不同个体学习器之间具有足够的差异性；
序列化方法采用Boosting机制，通过重复使用概率分布不同的训练数据实现集成，可以降低泛化误差中的偏差；
并行化方法采用Bagging机制，通过在训练数据中多次自助抽取不同的采样子集实现集成，可以降低泛化误差中的方差。

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