异质集成学习器在鸢尾花卉分类中的应用

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机器学习方法在生产、科研和生活中有着广泛应用。而集成学习则是机器学习的首要热门方向。集成学习是使用一系列的个体学习器进行学习,然后利用某种规则把各个学习结果进行整合从而获得比单个学习器更好的学习效果的一种机器学习方法。本文依据具体的Iris鸢尾花卉数据集,构建了一个基于KNN,逻辑回归,SVM的异质集成学习器,在该问题上取得很好的效果。
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