task08_2021年7月集成学习总结

  经过一开始对高等数学、线性代数以及概率论的学习,有了一定的数学基础

  然后再对机器学习两方面(有监督学习、无监督学习)——回归与分类问题以及相应优化理论有所基本掌握,为集成学习的内容作了一定铺垫。

  最后再通过对Bagging、Boosting和Stacking这三种不同集成方式的递进学习,并结合案例一与案例二,真正实现了集成学习“入门”。