本節課主要介紹了 blending 和 bagging 的方法，它們都屬於 aggregation，即將不同的 gt 合併起來，利用集體的智慧得到更加優化的 G(t)。 Blending 通常分為三種情況：Uniform Blending，Linear Blending 和 Any Blending。 影片內容 pdf：https://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/course/mltech18spring/doc/207_handout.pdf extended reading： 1.A linear ensemble of individual and blended models for music rating prediction (Chen et al.) https://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/paper/doc/wskdd11cup_one.pdf 2.Bagging predictors (Breiman) http://statistics.berkeley.edu/sites/default/files/tech-reports/421.pdf