集成学习和传统机器学习的不同

集成学习和传统机器学习的不同
集成学习和传统机器学习的区别为：个体学习器不同、训练样本不同、依赖关系不同。

一、个体学习器不同

1、集成学习：集成学习所有的个体学习器不全是一个种类的，或者说是异质的。

2、传统机器学习：传统机器学习所有个体学习器都是一个种类的，或者说是同质的。

二、训练样本不同
1、集成学习：集成学习的训练样本是通过范围采样得到的。

2、传统机器学习：传统机器学习的训练样本是通过随机采样得到的。

三、依赖关系不同

1、集成学习：集成学习的弱学习器之间有依赖关系，不可以并行生成。

2、传统机器学习：传统机器学习的弱学习器之间没有依赖关系，可以并行生成。