機器學習 李宏毅 L38-Ensemble

Ensemble之bagging 對於較複雜的模型，其模型可能會造成較大的variance，因此可以通過多個模型進行平均或者投票，得到variance較小的總體模型，如下圖所示。 一個容易overfit的模型是決策樹，decision tree。而random forest是決策樹進行bagging的版本。 Ensemble之boosting boosting可以用於提升較弱classifier的

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