集成学习
————————————————————————————————————————————
集成算法
集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器。
弱分类器(weaklearner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(准确率稍大于百分之50，可以是之前学过的逻辑回归线性回归等所有算法)；
同质集成：集成中的基学习器是用相同的学习算法构成，例如：决策树或神经网络等
异质集成：集成中的基学习器是用不同的学习算法构成，例如：决策树和神经网络等集成学习(EnsembleLearning),大多数是异质集成
各个弱分类器一定要有差异性，不然不起作用，如图b。
各个弱分类器一定要有一定的准确性，不然会起副作用，如图c。
