Ensemble Learning

Ensemble Learning是一种通过组合多个学习器来提高预测性能的机器学习方法。其核心目标是通过集成多个模型的预测结果，降低单一模型的方差和偏差，从而提升整体模型的泛化能力和稳定性。在计算机视觉领域，Ensemble Learning被广泛应用于图像分类、目标检测等任务中，显著提升了算法的准确率和鲁棒性。