在工业级机器学习实践中，集成学习框架已成为提升模型精度的核心技术路径。本课程重点剖析三大主流技术体系，帮助开发者构建高效算法融合解决方案。
| 技术框架 | 核心原理 | 典型算法 |
|---|---|---|
| Bagging | 并行化基学习器构建 | 随机森林 |
| Boosting | 序列化误差修正 | GBDT/xgboost |
| Stacking | 分层模型集成 | 异质模型组合 |
掌握集成学习框架需要从算法原理到工程实践的全方位理解。课程设置包含三大核心模块，通过原理推导与代码实现的双重验证，确保技术落地能力。
深入解析Bootstrap聚合技术的工作机制，比较Bagging与Boosting在方差-偏差平衡方面的差异。着重分析xgboost在工程优化上的创新点，包括近似算法与稀疏感知算法的实现逻辑。
基于Python生态构建算法实现体系，涵盖sklearn与xgboost库的实战应用。通过特征工程处理、超参数调优、模型评估等完整流程演示，培养端到端的项目实现能力。
结合广告点击预测与房价预测两大典型场景，演示如何根据业务特征选择适合的集成策略。重点讲解特征构造技巧与模型融合方案的设计思路。
