另一种技术是迁移学习，它允许模型利用从相关任务或 阿富汗 whatsapp 号码列表
领域获得的知识并将其应用于新问题。这种方法可以加速学习并减少对全新数据集进行大量训练的需要。
持续学习在各个行业都有广泛的应用。例如，在自然语言处理领域，模型可以从用户交互中不断学习，并调整其语言理解和响应生成能力。
9. 集成方法
机器学习中的集成方法就像算法中的团队合作力量。就像一群朋友一起做事比单独做事能取得更多成就一样，集成方法将多个机器学习模型结合起来，做出更好的预测和决策。
同模型的集成或集合。集成中的每个模型可能都有其优点和缺点，但当它们组合在一起时，它们可以相互补充并产生更准确、更稳健的结果。
集成方法有多种类型，包括 bagging、boosting 和 stacking。让我们仔细看看它们：
Bagging：Bagging 是 bootstrap 聚合的缩写，涉及在训练数据的不同子集上独立训练多个模型。每个模型从略有不同的角度进行学习，然后通过多数表决或平均等技术将它们的预测结合起来。Bagging 有助于减少模型的方差，在处理决策树等高方差算法时特别有用。
Boosting： Boosting 是另一种集成技术，旨在逐步提高弱模型的性能。模型经过迭代训练，每个后续模型都专注于纠正先前模型所犯的错误。所有模型的预测被组合在一起，为表现良好的模型赋予更多权重。Boosting 可有效减少偏差，并能产生高度准确的模型。
