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现在建立模型集成已经实现标准化。简单的集成技术是bagging(装袋)方法，该方法通过重采样随机产生若干个不同的训练集，在每个训练集上训练一个分类器，然后用投票方式合并结果。该方法比较有效，是因为它在轻微增加偏置的同时，极大地降低了方差；在boosting（提升）方法中，每个训练样本都有权重，权重会不断变化，每次训练新分类器的时候都倾向于前面的分类器分错的样本上；在stacking（堆叠）方法中，每个单独分类器的输出作为更高层分类器的输入，更高层分类器可以判断如何更好地合并这些来自低层的输出。
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在机器学习领域，这有更多的意义，随着样本维度的增加，正确泛化的难度会以指数级增加，这是因为样本数量固定时，覆盖的输入空间比例指数级减少。比如对于100维的布尔空间（样本取值只有0和1），即使包含1万亿（10的12次方）样本的数据集，也只能覆盖输入空间(2的100次方，约为10的30次方)的10的负18次方左右。这就体现出机器学习“归纳”的必要性，也是它的难点所在。维度灾难是机器学习中的另一个重要问题，这个概念是贝尔曼（bellman）在1961年首先提出的，它描述了以下事实：许多算法在低维空间表现很好，但输入为高维时，算法往往失效。3.高维空间中直觉往往失效
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