機器學習-集成學習2

裝袋 裝袋（bagging）即引導聚集算法（bootstrap aggregation），這種方法通過構造一系列弱分類器（weak classifier），然後以一定的方式將它們組合成一個強分類（strong classifier），可以有效降低結果方差，避免過擬合。 裝袋流程圖： 算法流程： 案例分析 進行5輪隨機有放回抽樣 對於每一輪抽樣都生成一個弱分類器 最後我們使用投票將5個分類器的結果融

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