基本信息

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文档摘要

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选择性集成学习：原理、算法与多领域应用探索

一、引言

1.1研究背景与意义

机器学习作为人工智能领域的核心技术，近年来取得了飞速发展，广泛应用于医疗、金融、交通、教育等多个领域，为解决复杂问题提供了有效的方法和手段。从发展历程来看，机器学习的起源可追溯到20世纪50年代，早期主要集中在感知机和决策树等算法的研究。随着时间的推移，80年代引入统计学和概率论方法，贝叶斯网络和支持向量机等算法得到广泛应用，同时神经网络研究也取得一定进展。进入21世纪，特别是随着计算机硬件性能提升和大数据兴起，深度学习作为机器学习的重要分支，通过多层神经网络的堆叠实现更高级的模式发现和表示学习，在图像