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集成学习的主要思想是将多个数据集集成在一起进行训练。

在集成学习中，当训练数据很多时，最常见的结合策略是()。

机器学习标准分为（）、集成学习、深度学习和强化学习等不同类型的模型、训练数据、知识库、表达和评价

传统数据集成方法主要解决（）。

数据科学家可能会同时使用多个算法（模型）进行预测， 并且最后把这些算法的结果集成起来进行最后的预测（集成学习），以下对集成学习说法正确的是（）