恩賽莫耳英文解釋翻譯、恩賽莫耳的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【醫】 enzymol

favour; grace; kindness

contest; game; match; surpass

don't; no; no one; nothing

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

"恩賽莫耳" 是英文術語Ensemble 在特定語境下的音譯，主要出現在機器學習、統計學和數據科學領域。在漢英詞典視角下，其核心含義是指：

集成方法：一種通過組合多個基礎模型（如決策樹、神經網絡等）的預測結果，以獲得比單一模型更優、更魯棒（穩健）的最終預測或決策的機器學習策略。其核心思想是“集思廣益”，利用多個模型的多樣性來降低整體方差、偏差或提高泛化能力。

核心方法與類型：

Bagging (Bootstrap Aggregating)：如隨機森林 (Random Forest)。通過自助采樣法生成多個訓練子集，并行訓練多個同質弱學習器（通常是決策樹），然後通過投票（分類）或平均（回歸）聚合結果。主要目标是降低方差。
Boosting：如AdaBoost, Gradient Boosting Machines (GBM), XGBoost, LightGBM, CatBoost。順序訓練多個弱學習器，每個新模型都側重于學習前序模型預測錯誤的樣本，并通過加權投票或累加預測進行組合。主要目标是降低偏差和提升模型能力。
Stacking：訓練多個不同類型的基學習器（第一層），然後使用它們的預測結果作為輸入特征來訓練一個元學習器（第二層），由元學習器産生最終預測。

核心優勢與應用：

權威參考來源：

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

Breiman, L. (2001). Random Forests. Machine Learning, 45(1), 5–32.：隨機森林算法的開創性論文，是Bagging類集成的經典代表。
https://link.springer.com/article/10.1023/A:1010933404324 (或通過學術數據庫如JSTOR、SpringerLink訪問)

關于“恩賽莫耳”一詞的詳細解釋如下：

根據海詞詞典的收錄信息（），該詞對應的英文翻譯為“new”，即中文“新的”之意。但需要特别說明：

建議在正式場合使用時進行雙重驗證，避免歧義。