《表1 传统机器学习典型算法》

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根据学习数据对应分类标签的有无，传统机器学习可分为监督学习、无监督学习和半监督学习，相应的典型算法如表1所示。为了应对单个学习模型无法精确估计、泛化能力差等缺点，集成学习通过训练一组基本学习器，然后利用模型的不同特点，按照策略组合结果，进一步提高了传统机器学习的泛化能力。典型的集成学习算法包括Stacking、随机森林、Bagging、Boosting等[15]。其中基于Stacking[16]的集成学习框架如图1所示。