在机器学习中，训练是一个十分重要的步骤，和优化一样，都是能够对机器学习的结果产生直接影响的，而机器学习中不管哪个内容都是需要模型的，通过这些模型我们才能够做得更好。但是很多人对于机器学习存在疑惑，那就是机器学习中的训练只有一个模型吗？下面我们就给大家介绍一下这个问题。
其实在机器学习发展的早期阶段，每个研究者都有自己最喜欢的学习模型，并有一些先验的理由去相信它的优越性。在尝试很多不同方法上做了大量的努力，并选择了结果最好的一个。然而系统的经验比较表明，应用对象不同，最好的学习模型也是有所不同，而且包含许多不同学习器的系统开始出现。现在努力尝试许多学习器的许多变体，选择结果最好的一个。但随后研究人员注意到，如果不是选择去找到最佳变体，而是融合许多变体，结果通常是要好得多。而且对研究人员来说没有额外的工作量。
现在，创建这样的模型融合是机器学习标准化流程。最简单的融合技术，我们通过重新采样简单地生成训练集的随机变化，分别学习一个分类器，并通过投票策略来融合结果。这种方法是有效的，因为它大大降低了模型的方差，而只是稍微增加了偏差。在这里我们就不得不说说一种算法，那就是boosting算法，在Boosting算法中，训练样例有权重，而且这些都是不同的，所以每个新的分类器都集中于前面那些往往会出错的样例上。
在stacking算法中，单个分类器的输出是“更高级”学习器的输入，这个学习器需要计算出如何最好地组合它们。当然，也存在许多其他的技术，而总体趋势是越来越大的模型融合。在某些比赛中，来自世界各地的团队争相构建最佳视频推荐系统。随着比赛的进行，参数团队发现把他们自己的学习器和其他小组的结合起来，并且再与其他组合并为更大的模型，能取得最好的成绩。冠军和亚军都是融合了100多个学习器，而将两只队伍的学习模型再一融合，能进一步提高成绩。毫无疑问，将来我们会看到更大的学习模型。由此可见机器学习中训练不只是一个模型。
在这篇文章中我们给大家介绍了关于机器学习中的训练模型的具体内容，那就是机器学习中训练模型不只是一种，我们一定要博学广义，才能够让自己更加优秀和强大。希望这篇文章能够给大家带来帮助。
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