关于机器学习方面的集成算法，包括boosting和bagging，里面讲解详细，值得下载2019/4/27 总结: Bootstrap(白助法), Bagging, Boosting(提升)-简书 assiier 1 -9 Decition boundary Classifier 2 Decislon boundary 2 Classifier 3 o Decision boundary 3 ▲△▲ △6▲ Feature 1 Feature 1 Featur (∑ g Feature Ense

集成学习是通过集成多个基分类器共同决策的机器学习技术,通过不同的样本集训练有差异的基分类器,得到的集成分类器可以有效地提高学习效果。在基分类器的训练过程中,可以通过代价敏感技术和数据采样实现不平衡数据的处理。由于集成学习在不平衡数据分类的优势,针对不平衡数据的集成分类算法得到广泛研究。详细分析了不平衡数据集成分类算法的研究现状,比较了现有算法的差异和各自存在的优点及问题,提出和分析了有待进一步研究的问题。