本文来自于csdn，本文是基于《kaggle比赛集成指南》来进行总结的概述什么是集成学习，以及目前较为常用的技术。集成方法是指由多个弱分类器模型组成的整体模型，我们需要研究的是：①弱分类器模型的形式②这些弱分类器是如何组合为一个强分类器学习过机器学习相关基础的童鞋应该知道，集成学习有两大类——以Adaboost为代表的Boosting和以RandomForest为代表的Bagging。它们在集成学习中属于同源集成（homogenousensembles）方法；而今天我将主要对一种目前在kaggle比赛中应用的较为广泛的集成方法——StackedGeneralization（SG），也叫堆栈泛化

在这封信中，提出了一个共同设计的天线滤波器。 天线滤波器由微带贴片天线和发夹式滤波器组成，两者共享同一接地平面以减小尺寸。 代替使用传统的50-Omega接口，滤波器和天线之间的阻抗被优化以提高性能。 仿真和测量结果表明，与具有50个接口阻抗的传统天线滤波器相比，共同设计的天线滤波器具有更好的带宽（4.7％，4.06-4.26 GHz）和更大的增益（4.3 dBi）。

SPSS是目前广泛应用于各种领域的数据挖掘预测工具。IBMCaseManager是一个图形化的案例管理系统，运用这个系统可简化案例管理方案的设计和构建，管理案例处理的流程。如何让 IBMCaseManager和SPSS开发结合起来，让客户在传统的数据展示之外，实现深入的分析挖掘，并将其运用到医疗反欺诈的案例流程管理当中，是一件非常有意义和创新性的工作。本文着重介绍了 SPSS和ICM使用javaApp

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Ensemble Methods Foundations and Algorithms的读书笔记，介绍boosting,bagging，adaboost等理论