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根据（），目前的集成学习方法大致可分为两大类，即个体学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，以及个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法。
随着集成中个体分类器（相互独立）数目T的增大，集成的错误率将呈（）下降，最终趋向于零
关于Boltzmann描述错误的是
关于级联相关网络描述错误的是
关于SMO神经网络描述错误的是
关于竞争型学习算法描述错误的是
关于RBF神经网络描述错误的是
多层前馈神经网络描述错误的是
感知机描述错误的是
（）为我们进行学习器性能比较提供了重要依据
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