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集成学习源于弱可学习和强可学习的等价性证明。一个概念是弱可学习的是指存在多项式时间内的学习算法能够学习它，且学习的正确率略高于随机猜测；一个概念强可学习是指存在多项式时间内的学习算法能够学习它，且学习的正确率非常高。Schapire证明了弱可学习和强可学习是等价的，即一个概念是强可学习的充要条件是概念 弱可学习。那么一个很自然的问题就是，已知一组弱学习器，能否将它们转化为强学习器？答案是肯定的，而转化方法就是集成学习。 集成学习源于弱可学习和强可学习的等价性证明。一个概念是弱可学习的是指存在多项式时间内的学
阅读背景：
集成学习：Boosting及Adaboost、Gradient boosting
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