基本信息
文件名称：模式识别基础：神经网络在模式识别中的应用_（17）.神经网络的集成学习方法.docx
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总页数：15 页
更新时间：2025-11-30
总字数：约1.17万字
文档摘要
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神经网络的集成学习方法
集成学习的基本概念
集成学习（EnsembleLearning）是一种通过组合多个模型来提高整体预测性能的机器学习方法。在模式识别中，集成学习可以显著提高模型的鲁棒性和准确性。常见的集成学习方法包括Bagging、Boosting和Stacking。这些方法通过不同的策略组合多个基础模型，从而形成一个更强大的集成模型。
Bagging
Bagging（BootstrapAggregating）是一种通过并行创建多个基础模型，并将它们的预测结果进行平均或投票来得到最终结果的集成学习方法。最著名的Bagging方法是随机森林（Ra