ensemble paper

集成学习（Ensemble Learning）是机器学习中一种强大的方法，它通过结合多个模型的预测结果来提高整体性能。这种方法的基本思想是“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，即通过组合多个弱学习器来构建一个强学习器。集成学习的主要优点是可以提高模型的稳定性和准确性，减少过拟合的风险。常见的集成学习方法有Bagging、Boosting和Stacking等。例如，随机森林（Random Forest）就是一种基于决策树的Bagging方法，而AdaBoost是一种基于弱分类器的Boosting方法。集成学习在许多领域都取得了显著的成功，如计算机视觉、自然语言处理和生物信息学等。