【在前两篇博客《混合和装袋》与《自适应提升》中，我们已具备一系列现成的假设g，接下来的问题是如何将这些g进行融合，从而构建出性能更优的分类模型。 融合策略主要可以划分为以下三种类型：
若将各个g视为具有相同权重，则可通过投票或取平均的方式对它们进行整合，这种策略被称为Bagging 当g之间存在差异性时，其中部分表现优异而另一些则相对较差，一种有效的处理方式是将g作为特征转换工具，随后将其输入线性模型中
