1、集成机器学习：从基础到实战

集成机器学习：从基础到实战

1. 集成机器学习概述

在当今的数据分析领域，人工智能与机器学习正占据着重要地位，它们为战略决策的自动化提供了强大支持。近年来，商业分析领域的迅猛发展催生了人工智能和机器学习算法（AIMLA）这一新兴领域，为管理专业的学生和管理者带来了极具吸引力的职业机会。正如知名专家Andrew Ng所预测，“人工智能将像100年前的电力一样改变各个行业”，而人工智能必然会借助机器学习算法来实现决策的自动化。

集成建模是一种提升机器学习模型性能的有效方法，它通过结合两个或更多相似或不同的机器学习算法，发挥出更强大的能力。集成机器学习涵盖了多种技术，如提升（boosting）、装袋（bagging）和堆叠（stacking）等。

2. 适合人群与学习要求

集成机器学习相关内容适合数据科学家、机器学习开发者以及深度学习爱好者。要深入理解这些内容，需要具备基本的Python编程知识和基础统计学知识。

3. 学习资源获取

3.1 示例代码文件下载

可以从以下途径获取示例代码文件：
1. 登录自己在www.packt.com的账户进行下载。
2. 若在其他地方购买，可访问www.packt.com/support进行注册，文件将直接发送至邮箱。具体下载步骤如下：
- 登录或注册www.packt.com。
- 选择“SUPPORT”选项卡。
- 点击“Code Downloads & Errata”。
- 在搜索框中输入相关名称，并按照屏幕提示操作。

下载完成后，请使用以下工具解压文件：