bagging和boosting
集成學習大致可分爲兩大類：Bagging和Boosting; Bagging一般使用強學習器，其個體學習器之間不存在強依賴關係，容易並行。Boosting則使用弱分類器，其個體學習器之間存在強依賴關係，是一種序列化方法。Bagging主要關注降低方差，而Boosting主要關注降低偏差。Boosting是一族算法，其主要目標爲將弱學習器「提升」爲強學習器，大部分Boosting算法都是根據前一個學
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