集成學習算法策略 Boosting和Bagging
集成學習是機器學習中的一個重要分支。web 它主要包含兩種策略：Boosting和Bagging。算法 Boosting和Bagging都是基於多個弱學習器(弱分類器)(例如：一顆欠擬合的決策樹)的基礎之上的，且要知足，每個弱學習器的分類準確性都要強於隨機分類(即準確率大於50%)框架 策略 Boosting方法 Bagging方法 訓練方式 主要經過改變訓練樣本的權重(初始化時給全部訓練樣本相同
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