並行方式：
在原始資料集上通過有放回抽樣重新選出k個新資料集來訓練分類器
使用訓練出來的分類器的集合來對新樣本進行分類
用的多數投票或者對輸出求均值的方法統計所有分類器的分類結果
【疑問】
1.訓練和驗證過程：使用何種方式確定**結果？分類器的取優過程？
2.測試集的測試過程使用均值或者多數規則？
3.有放回的取樣過程：每個分類器取樣的樣本數是多少？
過程：
先從初始訓練集練出乙個集學習器，
如此重複進行，直至基學習器數目達到事先指定的值
最終將這t個基學習器進行加權結合。
boosting系列演算法裡最著名演算法主要有adaboost演算法和提公升樹(boosting tree)系列演算法
過程：
base learner訓練得出各自結果
用前一階段結果再訓練乙個融合模型。
整合學習 ensemble
通俗理解 乙個演算法的能力是有限的，把多個演算法模型整合在一起 boosting主要思想是將弱學習器組裝成乙個強學習器 通過加法模型將弱分類器進行線性組合 訓練集資料在學習過程中，通常根據它們的上一輪的分類準確率給予不同的權重，加弱學習器之後，資料通常會被重新加權，來強化對之前分類錯誤資料點的分類 ...
ssh整合三種方式（二）
建立資料庫，建立web工程，建立實體類，編寫service層和dao層的介面和實現類。具體事項 1 把sessionfactory的建立交給spring管理 2 在dao層配置使用jdbctemplate或hibernatetemplate運算元據庫，然後在spring配置檔案中配置jdbctemp...
Spring 和 struts 整合的三種方式
1 使用spring 的 actionsupport 2 使用spring 的 delegatingrequestprocessor 類。3 全權委託。無論用那種方法來整合第一步就是要為struts來裝載spring的應用環境。就是在 struts 中加入乙個外掛程式。struts config.x...