集成学习（Ensemble Learning）是机器学习中的一种方法，通过结合多个学习器来提高预测的准确性和稳定性。以下是一些关于集成学习的教程资源：
集成学习基础概念
集成学习的基本概念和原理介绍。常见集成学习方法
- Bagging：例如随机森林（Random Forest）。
- Boosting：例如XGBoost、LightGBM。
- Stacking：堆叠集成。
实践案例
- 使用集成学习方法进行分类和回归任务。
相关工具和库
- Scikit-learn：Python中常用的机器学习库。
- TensorFlow：Google开发的深度学习框架。
扩展阅读
更多关于机器学习集成学习的资料，可以参考以下链接：