机器学习中'Hybrid Model'的特点是什么？
What are the characteristics of a 'Hybrid Model' in Machine Learning?
例如，假设我正在处理优化、集成学习和一些基本的回归器。如果我使用集成学习，它不会是混合模型，但如果我将它与优化算法结合起来，它是否可以被视为混合模型，因为我使用两种类型的技术来改进最终结果？或者它只是一个“优化模型”？我也在寻找关于什么是混合模型的可靠定义。
混合模型是一种结合了不同方法的模型。通常，大多数解决 AI 问题的方法都有自己的优点和缺点，通过组合不同的方法，如果另一个在这些领域更强，则可以弥补一个的弱点。
例如随机词性标注：这通常效果很好，但由于语言不是很规则，在某些情况下机器 learning/stochastic 模型会始终得到错误的答案。但是，如果您在 post 处理阶段添加另一种方法，例如基于规则的标记，您可以设计识别随机模型的系统误差并纠正它们的规则。您的整体准确性现在已经提高到随机模型或基于规则的方法本身无法达到的水平。
例如，假设我正在处理优化、集成学习和一些基本的回归器。如果我使用集成学习，它不会是混合模型，但如果我将它与优化算法结合起来，它是否可以被视为混合模型，因为我使用两种类型的技术来改进最终结果？或者它只是一个“优化模型”？我也在寻找关于什么是混合模型的可靠定义。
混合模型是一种结合了不同方法的模型。通常，大多数解决 AI 问题的方法都有自己的优点和缺点，通过组合不同的方法，如果另一个在这些领域更强，则可以弥补一个的弱点。
例如随机词性标注：这通常效果很好，但由于语言不是很规则，在某些情况下机器 learning/stochastic 模型会始终得到错误的答案。但是，如果您在 post 处理阶段添加另一种方法，例如基于规则的标记，您可以设计识别随机模型的系统误差并纠正它们的规则。您的整体准确性现在已经提高到随机模型或基于规则的方法本身无法达到的水平。