分類算法 -- 集成學習bagging算法（理論介紹）以及bagging和Adaboost的區別

       在前一篇中，我們介紹了集成學習中的Adaboost算法。本文中，我們將介紹集成學習中另一個很有名的算法----bagging算法。 算法步驟 bagging算法在原理上比Adaboost算法要更加簡單。 Step 1： 通過自助法（有放回抽樣）生成k個數據集，即在所有的樣本中通過有放回的隨機抽樣，生成k個數據集。 Step 2： 對這k組數據集分別進行訓練，從而得到k個分類器 Ste

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