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这个问题的结构如下：首先，我提供整体学习的概念，进一步提供模式识别任务的列表，然后给出整体学习算法的示例，最后介绍我的问题。那些不需要所有补充信息的人可能只是看标题，直接回答我的问题。 什么是整体学习？ 根据维基百科的文章： 在统计和机器学习中，集成方法使用多种学习算法来获得比单独从任何组成学习算法中获得的更好的预测性能。与通常是无限的统计力学中的统计集合不同，机器学习集合仅指的是一组有限的替代模型的具体有限集合，但通常允许在这些替代模型之间存在更灵活的结构。 模式识别任务的示例： 光学字符识别 条码识别 车牌识别 人脸检测 语音识别 影像辨识 文件分类 集成学习算法的示例： 以下用于PR任务的集成学习算法（根据Wiki）： 集成学习算法（将多种学习算法结合在一起的监督元算法）： Boosting（主要用于减少偏见的机器学习集成元算法，以及在监督学习中的差异，以及将弱学习者转换为强学习者的一系列机器学习算法） Bootstrap聚合（“ 装袋 ”）（一种机器学习集成元算法，旨在提高统计分类和回归中使用的机器学习算法的稳定性和准确性）。 集合平均（创建多个模型并将其组合以产生所需输出的过程，而不是仅创建一个模型。通常，一组模型的性能要优于任何单个模型，因为模型的各种错误会“平均化”。 ） 专家混合，专家分层混合 不同的实现 神经网络的集合（一组神经网络模型，通过对各个模型的结果求平均值来进行决策）。 随机森林（一种用于分类，回归和其他任务的整体学习方法，通过在训练时构造大量决策树并输出作为个体的类（分类）或均值预测（回归）模式的类来进行操作树木）。 AdaBoost（将其他学习算法（“弱学习者”）的输出合并为一个加权总和，该总和代表增强分类器的最终输出）。 另外： 使用一个神经网络组合不同分类器的方法 胜任范围法 我的问题 哪种集成学习算法被认为是当今最先进的，并且在企业和组织中实际用于实践中（用于面部检测，车牌识别，光学字符识别等）？应该使用集成学习算法来提高识别精度并导致更好的计算效率。但是，现实中的事情会这样吗？ 哪种集成方法可能在模式识别任务中显示出更好的分类准确性和性能？也许，某些方法现在已经过时，或者已经证明无效。由于某些新算法的优势，现在可能不再使用集成方法了。那些在该领域有经验或在该领域有足够知识的人，您能帮助澄清问题吗？

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示例：我的职位描述中有一句话：“英国Java高级工程师”。 我想使用深度学习模型将其预测为2类：English 和IT jobs。如果我使用传统的分类模型，则只能预测softmax最后一层具有功能的标签。因此，我可以使用2个模型神经网络来预测两个类别的“是” /“否”，但是如果我们有更多类别，那就太贵了。那么，我们是否有任何深度学习或机器学习模型可以同时预测2个或更多类别？ “编辑”：使用传统方法使用3个标签，它将由[1,0,0]编码，但在我的情况下，它将由[1,1,0]或[1,1,1]编码 示例：如果我们有3个标签，并且所有这些标签都适合一个句子。因此，如果softmax函数的输出为[0.45，0.35，0.2]，我们应该将其分类为3个标签或2个标签，或者可以是一个？我们这样做的主要问题是：分类为1个，2个或3个标签的最佳阈值是多少？

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