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集成学习(ensemble learning)本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结
合多个机器学习模型来完成学习任务——博采众长。集成学习很好的避免了单一学习模型带
来的过拟合问题。
根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致可分为两大类：
1. 关于集成学习，下列说法正确的是:
A 集成学习是一个单独的机器学习算法
B 集成学习只使用一个机器学习模型来完成学习任务
C 集成学习很好的避免了单一学习模型带来的过拟合问题
D 以上说法均不正确
2. 关于Bagging和Boosting，下列说法正确的是:
A Bagging的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
B Boosting与Bagging的个体学习器生成方式一样
C Boosting的个体学习器间不存在依赖关系
D 以上说法均不正确
1=>C 2=>A
