機器學習之決策樹（機器學習技法）

決策樹 決策樹在集成學習中的地位 整個集成學習會按照是否有線程的小的模型（g）分爲兩種。如果我們有g的話我們就會用blending。如果想一邊學習g一邊融合模型就會用到Bagging或AdaBoost。 ①在biending中如果是用平均組合的話可以用平均投票的方式，如果每個g所佔的權重不同的時候就可以用線性模型組合這些g（此時這些g可以當做是原始資料的一種特徵轉換）。如果我們的投票活動與具體的情

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