Bagging 和 隨機森林（Random Forest,RF）

前面已經瞭解到集成學習有兩個流派，一個是 Boosting 派系，它的特點是各個弱學習器之間有依賴關係。另一種是 Bagging 流派，它的特點是各個弱學習器之間沒有依賴關係，可以並行擬合。而隨機森林又是對 Bagging 的一個改進算法，可以很方便的並行訓練。 一、Bagging 1. Bagging 算法原理 Bagging 原理圖： Bagging 的弱學習器之間的確沒有 Boosting

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