集成學習與實戰

集成學習 1.目的：讓機器學習效果更好，單個不行，羣毆走起。 2.集成學習分類       Bagging：訓練多個分類器取平均 f ( x ) = 1 M ∑ m = 1 M f m ( x ) f\left( x \right)=\frac{1}{M}\sum\limits_{m=1}^{M}{{{f}_{m}}\left( x \right)} f(x)=M1​m=1∑M​fm​(x)。  

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