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数据挖掘【5】分类问题（二）
紧接上期，有的时候问题会稍微复杂一点， 要将三角和圆圈分开，一条线无法做到，需要两条直线。所以分界面可以是简单的一条直线，也可以是曲线或者多条曲线围成的区域。其实它就是对空间进行了一个划分，因为我们把每一个分析对象进行了量化，变换成为了N维空间中的点，对这些点进行划分就是分类对抗训练
对抗训练 对抗训练是防御对抗样本攻击的一种方法。将对抗样本和正常样本一起训练是一种有效的正则化，可以提高模型的准确度，同时也能有效降低对抗样本的攻击成功率。不过这种防御也只是针对同样用来产生训练集中的对抗样本的方法。 探索网络对底层任务的理解层次，通过对抗训练减少闲聊——集成学习理论（Adaboost，随机森林理论与个人实战中的体会）
（本文通过简单的例子来引出算法本质，同时附上证明过程，目的是让感觉直接看证明推导很难的小伙伴们也能理解集成算法是怎样实现的） 集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，可获得比单一学习器更好的泛化性能。目前的集成学习方法大致可分为两类，第一类个体学习器之间具有