恩赛莫耳英文解释翻译、恩赛莫耳的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【医】 enzymol

favour; grace; kindness

contest; game; match; surpass

don't; no; no one; nothing

ear; erbium
【医】 aures; auri-; auris; ear; ot-; oto-

"恩赛莫耳" 是英文术语Ensemble 在特定语境下的音译，主要出现在机器学习、统计学和数据科学领域。在汉英词典视角下，其核心含义是指：

集成方法：一种通过组合多个基础模型（如决策树、神经网络等）的预测结果，以获得比单一模型更优、更鲁棒（稳健）的最终预测或决策的机器学习策略。其核心思想是“集思广益”，利用多个模型的多样性来降低整体方差、偏差或提高泛化能力。

核心方法与类型：

Bagging (Bootstrap Aggregating)：如随机森林 (Random Forest)。通过自助采样法生成多个训练子集，并行训练多个同质弱学习器（通常是决策树），然后通过投票（分类）或平均（回归）聚合结果。主要目标是降低方差。
Boosting：如AdaBoost, Gradient Boosting Machines (GBM), XGBoost, LightGBM, CatBoost。顺序训练多个弱学习器，每个新模型都侧重于学习前序模型预测错误的样本，并通过加权投票或累加预测进行组合。主要目标是降低偏差和提升模型能力。
Stacking：训练多个不同类型的基学习器（第一层），然后使用它们的预测结果作为输入特征来训练一个元学习器（第二层），由元学习器产生最终预测。

核心优势与应用：

权威参考来源：

Stanford University - CS229: Machine Learning (Ensemble Methods Notes)：提供了Bagging、Boosting（AdaBoost）的理论基础和算法描述。
http://cs229.stanford.edu/notes2020fall/notes-ensemble- boosting.pdf

Breiman, L. (2001). Random Forests. Machine Learning, 45(1), 5–32.：随机森林算法的开创性论文，是Bagging类集成的经典代表。
https://link.springer.com/article/10.1023/A:1010933404324 (或通过学术数据库如JSTOR、SpringerLink访问)

关于“恩赛莫耳”一词的详细解释如下：

根据海词词典的收录信息（），该词对应的英文翻译为“new”，即中文“新的”之意。但需要特别说明：

建议在正式场合使用时进行双重验证，避免歧义。