在这篇客座 关键技术解析 文章中，我   们的 STL Kristina 介绍了集成学习的基础知识。她深入研究了 bagging 和 boosting，然后比较了它  们的相似之处和不同之处，并解释了在不同情况下哪种选择最好。

集成学习：关键技术解析

作者： Kristina Grigaitytė，图灵学院 STL

爱因斯坦曾经说过：“一切都应该 关键技术解析  尽可能简单，但不能过于简单。”这种理念在机器学习工程中也非常有效。从基本模型开始往往能带来丰厚的回报。

在本文中，我将介绍集成机器学习 欧洲手机号码列表 的基础知识。我还将深入研究 bagging 和 boosting 技术，比较它们的相似之处和不同之处，并解释在不同情况下哪种选择最好。让我们开始吧！

什么是集成学习？

集成学习是一种机器学习技术，它结合了多种学习算法，以实现比任何单一学习算法更高的预测准确性。本质上，机器学习中的集成技术就像在做出重大决定（例如买房）之前征求多位专家的建议。仅依靠一种意见并不总是最好的选择。

为什么不使用多个模型，而只 社会认同总是有好处的 依赖一个模型，因为这个模型可能会因噪声、偏差或方差而失效呢？集成学习背后的基本概念是混合不同模型的输出以做出更准确的预测。通过利用各种模型的优势，集成学习可以提高整体性能和对数据不确定性的适应能力。与统计力学中的无限可能性不同，机器学习集成使用一组有限的模型，使其更具适应性。

研究表明，无论是使用机器学习模型还是卷积神经网络 (CNN)，集成学习都能带来更好的结果。

集成学习应用

集成学习的灵活性和可靠性使其成为解决各行各业和任务中复杂问题的首选。

欺诈检测
欺诈检测涉及识别信用卡欺诈、洗钱 购买电子邮件列表 和电信欺诈等骗局。这些领域有大量的研究和机器学习应用。集成学习增强了正常行为建模，使其成为发现银行和信用卡系统中欺诈行为的强大工具。

医疗诊断
集成学习通过结合多种算法来分析医疗数据，从而提高诊断准确性。这种方法降低了误诊风险，为医疗专业人员提供了可靠的第二意见。集成模型已成功应用于神经科学、蛋白质组学和医学诊断等领域，例如从 MRI 数据中检测神经认知障碍（例如阿尔茨海默氏症或肌强直性营养不良症）以及对宫颈细胞学进行分类。

恶意软件检测

在网络安全领域，机器学习技术 关键技术解析  用于对病毒、蠕虫、木马、勒索软件和间谍软件等恶意软件进行分类。这类似于我们对文档进行分类的方式。机器学习分类器已被证明在这一领域非常有效。

财务决策

预测企业破产在金融领域至关重要。这就是为什么我们使用不同的集成模型来预测金融危机。在交易操纵的情况下，一些交易者试图通过买卖活动影响价格，集成分类器有助于分析市场数据并发现可疑行为。

情绪识别

语音识别主要依靠深度学习，其中 Google、微软和 IBM 等巨头处于领先地位。不过，集成学习在识别语音情绪方面也表现良好。它还可以有效地用于通过面部表情检测情绪。