是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器。弱分类器(weak learner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(errorrat弱分类器的多样性(Diversity)。而且集成不稳定的算法也能够得到一个比较明显的性能提升。

常见的集成学习思想有：Bagging、Boosting、Stacking

为什么需要集成学习

弱分类器间存在一定的差异性，这会导致分类的边界不同，也就是说可能存在错误。那么将多个弱分类器合并后，就可以得到更加合理的边界，减少整体的错误率，实现更好的效果；
对于数据集过大或者过小，可以分别进行划分和有放回的操作产生不同的数据子集，然后使用数据子集训练不同的分类器，最终再合并成为一个大的分类器；
如果数据的划分边界过于复杂，使用线性模型很
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