bagging、boosting，adaboost，隨機森林和GBDT
關於採樣： bagging:總的訓練樣本個數P，每次隨機抽取N（N<=P）個樣本做訓練集，訓練完了把N個樣本重新放回總樣本中。顯然當前抽取的樣本的某些樣本可能與前一次抽取的某些樣本是相同的。如果有M個分類器（需要訓練M次），則抽取M次。 boosting：總的訓練樣本個數P，每次用全部樣本做訓練集，每個樣本人爲的賦於一個權重。 樣例權重： Bagging：使用均勻取樣，每個樣例的權重相等 Boos
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