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集成学习是一种机器学习技术,涉及组合多个模型以提高系统的整体性能和预测能力。集成学习背后的基本思想是,通过聚合多个模型的预测,所得模型通常可以优于所涉及的任何单个模型。有几种不同的方法
人工智能领域的训练模型,特别是在谷歌云机器学习的背景下,涉及利用各种算法来优化学习过程并提高预测的准确性。 其中一种算法是梯度提升算法。 Gradient Boosting 是一种强大的集成学习方法,它结合了多个弱学习器,例如