Machine learning 算法协同训练机器学习的最佳策略？
我对本科生实施了联合培训，现在需要在每次迭代后实施一个集成集成 例如：在第一次迭代中，我们将有一个分类器，并且数据将仅由该分类器标记。在第二次迭代中，我们将有一个集合进行分类，以此类推 由于联合训练将数据划分为多个分类器来进行分类，因此我希望标记每个独立于最后给出的视觉的视图，并在要标记的视图之间进行投票或平均 我需要一些想法来制定最佳的实施策略。我正在使用WEKA，并且已经按照开头所述实施了联合培训 “请原谅错误，不要说英语” 代码： 代码： 葡萄牙语-巴西语代码注释Machine learning 算法协同训练机器学习的最佳策略？,machine-learning,classification,weka,ensemble-learning,ensembles,Machine Learning,Classification,Weka,Ensemble Learning,Ensembles,我对本科生实施了联合培训，现在需要在每次迭代后实施一个集成集成 例如：在第一次迭代中，我们将有一个分类器，并且数据将仅由该分类器标记。在第二次迭代中，我们将有一个集合进行分类，以此类推 由于联合训练将数据划分为多个分类器来进行分类，因此我希望标记每个独立于最后给出的视觉的视图，并在要标记的视图之间进行投票或平均 我需要一些想法来制定最佳的实施策略。我正在使用WEKA，并且已经按照开头所述实施了联合培训 “请原谅错误，不要说英语” 代码： 代码： 葡萄牙语-巴西语代码注释